Parallelization of a Commercial Streamline Simulator and Performance on Practical Models
Notice bibliographique
Résumé
Summary We present the parallelization of a commercial streamline simulator to multicore architectures based on the OpenMP programming model and its performance on various field examples. This work is a continuation of recent work by Gerritsen et al. (2009) in which a research streamline simulator was extended to parallel execution. We identified that the streamline-transport step represents approximately 40-80% of the total run time. It is exactly this step that is straightforward to parallelize owing to the independent solution of each streamline that is at the heart of streamline simulation. Because we are working with an existing large serial code, we used specialty software to quickly and easily identify variables that required particular handling for implementing the parallel extension. Minimal rewrite to existing code was required to extend the streamline-transport step to OpenMP. As part of this work, we also parallelized additional run-time code, including the gravity-line solver and some simple routines required for constructing the pressure matrix. Overall, the run-time fraction of code parallelized ranged from 0.50 to 0.83, depending on the transport physics being considered. We tested our parallel simulator on a variety of large models including SPE 10, Forties-a UK oil/water model, Judy Creek-a Canadian waterflood/water-alternating-gas (WAG) model, and a South American black-oil model. We noted overall speedup factors from 1.8 to 3.3x for eight threads. In terms of real time, this implies that large-scale streamline simulation models as tested here can be simulated in less than 4 hours. We found speedup results to be reasonable when compared with Amdahl's ideal scaling law. Beyond eight threads, we observed minimal speedups because of memory bandwidth limits on our test machine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».