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Enregistrement W2095458429 · doi:10.2118/163621-ms

High-Performance Modeling of CO2 Sequestration by Coupling Reservoir Simulation and Molecular Dynamics

2013· article· en· W2095458429 sur OpenAlexaff
Kai Bao, Mi Yan, Ligang Lu, R.D. Allen, Amgad Salama, Kirk E. Jordan, Shuyu Sun

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercomputerComputer scienceScalabilityMassively parallelIBMCoupling (piping)Reservoir simulationComputational scienceParallel computingDistributed computingPetroleum engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present work describes a parallel computational framework for CO2 sequestration simulation by coupling reservoir simulation and molecular dynamics (MD) on massively parallel HPC systems. In this framework, a parallel reservoir simulator, Reservoir Simulation Toolbox (RST), solves the flow and transport equations that describe the subsurface flow behavior, while the molecular dynamics simulations are performed to provide the required physical parameters. Numerous technologies from different fields are employed to make this novel coupled system work efficiently. One of the major applications of the framework is the modeling of large scale CO2 sequestration for long-term storage in the subsurface geological formations, such as depleted reservoirs and deep saline aquifers, which has been proposed as one of the most attractive and practical solutions to reduce the CO2 emission problem to address the global-warming threat. To effectively solve such problems, fine grids and accurate prediction of the properties of fluid mixtures are essential for accuracy. In this work, the CO2 sequestration is presented as our first example to couple the reservoir simulation and molecular dynamics, while the framework can be extended naturally to the full multiphase multicomponent compositional flow simulation to handle more complicated physical process in the future. Accuracy and scalability analysis are performed on an IBM BlueGene/P and on an IBM BlueGene/Q, the latest IBM supercomputer. Results show good accuracy of our MD simulations compared with published data, and good scalability are observed with the massively parallel HPC systems. The performance and capacity of the proposed framework are well demonstrated with several experiments with hundreds of millions to a billion cells. To our best knowledge, the work represents the first attempt to couple the reservoir simulation and molecular simulation for large scale modeling. Due to the complexity of the subsurface systems, fluid thermodynamic properties over a broad range of temperature, pressure and composition under different geological conditions are required, for which the experimental results are limited. Although equations of state can reproduce the existing experimental data within certain ranges of conditions, their extrapolation out of the experimental data range is still limited. The presented framework will definitely provide better flexibility and predictability compared with conventional methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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