О распределенной вычислительной системе для компьютерного моделирования нефтегазовых месторождений на основе итерационного сопряжения секторных моделей

Об авторах:

Самборецкий Станислав Сергеевич, аспирант Тюменского государственного университета
Захарова Ирина Гелиевна, кандидат физико-математических наук, профессор кафедры программного обеспечения, Школа компьютерных наук, Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия; i.g.zakharova@utmn.ru, https://orcid.org/0000-0002-4211-7675

Костюченко Сергей Владимирович, главный эксперт по гидродинамическому моделированию ООО ТННЦ «Роснефть», профессор, доктор технических наук

Аннотация:

В данной статье рассматривается проблема компьютерного моделирования крупных нефтегазовых месторождений. Из существующих методов решения подробно рассмотрено итерационное сопряжение секторных моделей методом Шварца, применяемого для декомпозиции области. Первоначальный, ранее реализованный алгоритм такого сопряжения, ориентированный на многоядерную рабочую станцию, был модифицирован, что повлекло за собой необходимость проектирования и разработки нового программного комплекса, ориентированного на использование распределенных вычислений. В новом программном комплексе за основу взята парадигма объектно-ориентированного программирования. Рассматриваются вопросы архитектуры системы, определяются структурные составляющие, содержащие в себе основной функционал для организации вычислений согласно алгоритму. Рассматривается инструментарий для организации взаимодействия между объектами данной системы, необходимый для распределенных вычислений, показаны преимущества и недостатки распространенных подходов. Также для повышения стабильности и улучшения временных характеристик работы рассматриваются способы решения задачи отказоустойчивости в данной распределенной системе и подход к балансировке нагрузки.

Список литературы:

1. Кудряшов И. Ю., Максимов Д. Ю. Моделирование задач многофазной многокомпонентной фильтрации на многопроцессорных вычислительных комплексах //Препринты Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН. 2009. № 0.

С. 68-25.

2. Барышников А. В. и др. Итерационное сопряжение как метод рационального подхода

к моделированию гигантских пластовых систем //Нефтяное хозяйство. 2011. Т. 20. С. 3.

3. Костюченко С. В., Аржиловский А. В., Бикбулатова Т. Г. Технология моделирования крупных месторождений системами сопряженных секторных моделей. Ч. 1. Анализ проблемной ситуации // Нефтяное хозяйство. 2011. № 11. C. 52-55.

4. Дзюба В. И., Литвиненко Ю. В., Богачев К. Ю., Миргасимов А. Р., Семенко

А. Е., Хачатурова Е. А., Эйдинов Д. А. Технология посекционного моделирования для построения моделей гигантских месторождений // Материалы Российской технической нефтегазовой конференции и выставки SPE по разведке и добыче. М., 2012.

5. Костюченко С. В. Технология моделирования крупных месторождений системами сопряженных секторных моделей. Ч. 2. Метод итерационного сопряжения секторных моделей // Нефтяное хозяйство. 2012. № 4. C. 96-100.

6. Костюченко С. В., Толстолыткин Д. В., Чупров А. А., Шинкарев М. Б. Технология моделирования крупных месторождений системой сопряженных секторных моделей. Ч. 3. Апробация технологии на примере моделей пластов АВ1-5 Самотлорского месторождения // Нефтяное хозяйство. 2013. № 8. C. 78-81.

7. Dolean V., Jolivet P., Nataf F. An Introduction to Domain Decomposition Methods: algorithms, theory and parallel implementation. 2015.

8. Костюченко С. В. и др. Алгоритм параллельного моделирования разработки гигантских нефтегазовых месторождений с сопряжением секторных моделей // Материалы V научно-практической конференции «Суперкомпьютерные технологии в нефтегазовой отрасли. Математические методы, программное и аппаратное обеспечение». М., 2015.

9. Копысов С. П., Красноперов И. В., Рычков В. Н. Объектно-ориентированный метод декомпозиции области // Вычислительные методы и программирование. 2003. Т. 4. С. 1.

10. Таненбаум Э., ван Стеен М. Распределенные системы. Принципы и парадигмы СПб.: Питер, 2003. 877 с.: ил.

11. Dagum L., Menon R. OpenMP: an industry standard API for shared-memory programming //Computational Science & Engineering, IEEE. 1998. Т. 5. № 1. С. 46-55.

12. Gropp W. et al. A high-performance, portable implementation of the MPI message passing interface standard // Parallel computing. 1996. Т. 22. № 6. С. 789-828.

13. Bakken D. Middleware // Encyclopedia of Distributed Computing. 2001. Т . 11.

14. Сухорослов О. В. Промежуточное программное обеспечение Ice // Проблемы вычислений в распределенной среде / под ред. А. П. Афанасьева. Труды ИСА РАН. 2007. Т. 32. С. 33-67.

15. Foster I. Globus toolkit version 4: Software for service-oriented systems //Network and parallel computing. Springer Berlin Heidelberg, 2005. С. 2-13.

16. Fougere D. et al. NumGrid middleware: MPI support for computational grids //Parallel Computing Technologies. Springer Berlin Heidelberg, 2005. С. 313-320.

17. Devine K. D. et al. New challenges in dynamic load balancing //Applied Numerical Mathematics. 2005. Т. 52. № 2. Рр. 133-152.

18. Barker K. et al. A load balancing framework for adaptive and asynchronous applications //Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on. 2004. Т. 15. № 2. Рр. 183-192.

19. Clarke D., Lastovetsky A., Rychkov V. Dynamic load balancing of parallel computational iterative routines on highly heterogeneous HPC platforms //Parallel Processing Letters. 2011.

Т. 21. № 2. Рр. 195-217.

20. Aluru S., Sevilgen F. Parallel domain decomposition and load balancing using spacefi lling curves //High-Performance Computing, 1997. Proceedings. Fourth International Conference on. IEEE, 1997. Рр. 230-235.