Las GPU aceleran la simulación de los depósitos de petróleo
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La empresa italiana de energía Eni y la estadounidense Stone Ridge Technology han reducido el tiempo que lleva modelar un prospecto de yacimiento de petróleo.

Dimensionar un depósito de petróleo ahora es mucho más rápido.

Eni, una compañía multinacional de petróleo y gas, posee los derechos de presumir de HPC4, la supercomputadora comercial más poderosa del mundo.

Al ejecutar 3.200 GPU NVIDIA Tesla, la bestia de procesamiento en paralelo de Eni ha completado un cálculo innovador que destaca una aceleración en la evaluación de yacimientos.

La hazaña de supercomputación de Eni se logró en sociedad con Stone Ridge Technology, con sede en Baltimore, que desarrolla y licencia ECHELON. ECHELON es un software de simulación de yacimientos de petróleo basado en GPU NVIDIA de alto rendimiento.

La supercomputadora 18.6 petaflops procesó 100.000 modelos de yacimientos en aproximadamente 15 horas y media, una tarea que tomaría 10 días utilizando hardware y software heredados. Cada modelo individual simuló 15 años de producción en un promedio de 28 minutos.

Modelar depósitos de petróleo no es un problema informático. Los primeros expertos en exploración necesitan encontrar las reservas esencialmente tocando la superficie de la Tierra y capturando las ondas de sonido reflejadas.

Las GPU aceleran la simulación de los depósitos de petróleo

Después del procesamiento numérico masivo, los datos de ondas reflejadas se convierten en imágenes que los geocientíficos pueden usar para determinar si un prospecto de yacimiento contiene hidrocarburos y dónde se encuentran los hidrocarburos dentro de la imagen. Durante la última década, las GPU han jugado un papel cada vez más importante en las simulaciones de yacimientos.

15 años en 28 minutos: las GPU aceleran la simulación de los depósitos de petróleo

Minimizando el Riesgo Financiero y Ambiental

Mucho está en juego para las compañías petroleras que buscan explotar de forma responsable nuevos embalses o reevaluar los campos de la etapa de producción con el menor riesgo financiero y ambiental. La perforación puede costar cientos de millones de dólares. Después de ubicar hidrocarburos, determinar rápidamente las estrategias más rentables para asuntos de producción nuevos o en curso. Para esta tarea, las compañías petroleras usan simuladores de yacimientos.

Estos simuladores de yacimientos son aplicaciones de software técnico que modelan cómo los hidrocarburos y el agua fluyen bajo el suelo en presencia de pozos. Permiten que las compañías petroleras como Eni evalúen las estrategias de producción virtual y los escenarios de “qué pasaría si” en las supercomputadoras antes de comprometerse con un nuevo proyecto, así como reajustar sus modelos en pozos de producción en el mundo real.

Los simuladores tradicionalmente se ejecutan en hardware basado en CPU y están limitados tanto en el rendimiento como en el tamaño de los modelos. No es raro tener modelos que tarden días en ejecutarse. Para mejorar las probabilidades de alcanzar los objetivos de producción, los gigantes de la energía recurren cada vez más a modelos de mayor resolución y a un software más veloz impulsado por las GPU NVIDIA.

“Stone Ridge fue uno de los primeros en adoptar las GPU NVIDIA para computación de alto rendimiento y construimos ECHELON desde cero para explotar la tecnología”, dijo Vincent Natoli, fundador y presidente de Stone Ridge. “Ahora vemos el beneficio de esa elección ya que ECHELON se ha vuelto más rápido y más capaz con cada generación de productos NVIDIA. Superamos significativamente a nuestros competidores basados ​​en CPU tanto en rendimiento como en escalabilidad y cada año la brecha se ha vuelto más pronunciada “.

Las GPU aceleran la simulación de los depósitos de petróleo

Simule el potencial del embalse

El anuncio de Eni de que su supercomputador HPC4 que ejecuta ECHELON puede acelerar las simulaciones de yacimientos destaca nuevos récords para la industria. Eni pudo tomar un modelo de alta resolución de un depósito de aguas profundas con 5,7 millones de células activas y generar 100.000 modelos con diversas propiedades petrofísicas. Todos los 100.000 modelos se completaron en 15 horas y 25 minutos, ejecutados en el HPC4 de Eni con 3.200 Tesla P100 GPU.

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