Desarrollo de un simulador de reservorio térmico escalable en computadoras paralelas de memoria distribuida
Autores: Liu, Hui; Chen, Zhangxin; Guo, Xiaohu; Shen, Lihua
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Desarrollo de un simulador de reservorio térmico escalable en computadoras paralelas de memoria distribuida
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Mecánica
Palabras clave
Simulación de reservorios
Reservorio térmico
Métodos numéricos
Implementación paralela
Modelo matemático
Pruebas de escalabilidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
La simulación de reservorios consiste en resolver un conjunto de ecuaciones de flujo de fluidos a través de medios porosos, que son ecuaciones diferenciales parciales de la industria de la ingeniería del petróleo y se describen mediante la ley de Darcy. Este artículo presenta el modelo, los métodos numéricos, los algoritmos y la implementación paralela de un simulador de reservorios térmicos diseñado para simulaciones numéricas de un reservorio térmico con múltiples componentes en un dominio tridimensional utilizando computadoras paralelas de memoria distribuida. Se introduce su modelo matemático completo con correlaciones para propiedades importantes y modelado de pozos. Se presentan métodos numéricos eficientes (esquema de discretización, métodos de desacoplamiento de matrices y precondicionadores), tecnologías de computación paralela y detalles de implementación. Los métodos numéricos aplicados en este artículo son adecuados para simulaciones de reservorios térmicos a gran escala con decenas de miles de núcleos de CPU (procesos MPI), que son eficientes y escalables. El simulador está diseñado para modelos gigantes con miles de millones o incluso billones de bloques de cuadrícula utilizando cientos de miles de CPUs, que es nuestro enfoque principal. La parte de validación se compara con CMG STARS, que es uno de los simuladores térmicos comerciales más populares y maduros. Los experimentos numéricos muestran que nuestros resultados coinciden con los simuladores comerciales, lo que confirma la corrección de nuestros métodos e implementaciones. También se presenta una simulación SAGD con 7406 pares de pozos para estudiar la efectividad de nuestros métodos numéricos. Las pruebas de escalabilidad demuestran que nuestro simulador puede manejar modelos gigantes con miles de millones de bloques de cuadrícula utilizando 100,800 núcleos de CPU y el simulador tiene buena escalabilidad.
Descripción
La simulación de reservorios consiste en resolver un conjunto de ecuaciones de flujo de fluidos a través de medios porosos, que son ecuaciones diferenciales parciales de la industria de la ingeniería del petróleo y se describen mediante la ley de Darcy. Este artículo presenta el modelo, los métodos numéricos, los algoritmos y la implementación paralela de un simulador de reservorios térmicos diseñado para simulaciones numéricas de un reservorio térmico con múltiples componentes en un dominio tridimensional utilizando computadoras paralelas de memoria distribuida. Se introduce su modelo matemático completo con correlaciones para propiedades importantes y modelado de pozos. Se presentan métodos numéricos eficientes (esquema de discretización, métodos de desacoplamiento de matrices y precondicionadores), tecnologías de computación paralela y detalles de implementación. Los métodos numéricos aplicados en este artículo son adecuados para simulaciones de reservorios térmicos a gran escala con decenas de miles de núcleos de CPU (procesos MPI), que son eficientes y escalables. El simulador está diseñado para modelos gigantes con miles de millones o incluso billones de bloques de cuadrícula utilizando cientos de miles de CPUs, que es nuestro enfoque principal. La parte de validación se compara con CMG STARS, que es uno de los simuladores térmicos comerciales más populares y maduros. Los experimentos numéricos muestran que nuestros resultados coinciden con los simuladores comerciales, lo que confirma la corrección de nuestros métodos e implementaciones. También se presenta una simulación SAGD con 7406 pares de pozos para estudiar la efectividad de nuestros métodos numéricos. Las pruebas de escalabilidad demuestran que nuestro simulador puede manejar modelos gigantes con miles de millones de bloques de cuadrícula utilizando 100,800 núcleos de CPU y el simulador tiene buena escalabilidad.