Development of a Scalable Thermal Reservoir Simulator on Distributed-Memory Parallel Computers
Notice bibliographique
Résumé
Reservoir simulation is to solve a set of fluid flow equations through porous media, which are partial differential equations from the petroleum engineering industry and described by Darcy’s law. This paper introduces the model, numerical methods, algorithms and parallel implementation of a thermal reservoir simulator that is designed for numerical simulations of a thermal reservoir with multiple components in three-dimensional domain using distributed-memory parallel computers. Its full mathematical model is introduced with correlations for important properties and well modeling. Efficient numerical methods (discretization scheme, matrix decoupling methods, and preconditioners), parallel computing technologies, and implementation details are presented. The numerical methods applied in this paper are suitable for large-scale thermal reservoir simulations with dozens of thousands of CPU cores (MPI processes), which are efficient and scalable. The simulator is designed for giant models with billions or even trillions of grid blocks using hundreds of thousands of CPUs, which is our main focus. The validation part is compared with CMG STARS, which is one of the most popular and mature commercial thermal simulators. Numerical experiments show that our results match commercial simulators, which confirms the correctness of our methods and implementations. SAGD simulation with 7406 well pairs is also presented to study the effectiveness of our numerical methods. Scalability testings demonstrate that our simulator can handle giant models with billions of grid blocks using 100,800 CPU cores and the simulator has good scalability.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».