CN102741855A - 用于将并行模拟模型分区的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及用于将模拟模型分区为多个子域的方法,每个子域可被分配给多个处理器中的一个。该方法包括在有形计算机可读介质中创建模拟模型的拓扑图表示。该拓扑图包括多个计算元素和在这些元素之间的多个连接。将多个连接中的每个加权,从而产生多个权重,并且按比例换算多个权重中的每个。可选地,权重能够被映射到不同的值区间。根据权重信息,拓扑图可以被分区为两个或更多子域,其中分区边界遵循在拓扑图中的局部地形最小值。子域被分配给多个处理器中的每个。
Description
相关申请的交叉参考
本申请要求2010年2月12日提交的标题为“Method and Systemfor Partitioning Parallel Simulation Models”的美国临时申请No.61/304056的权益,其全部内容通过引用合并于此,用于所有目的。
技术领域
本技术的示例性实施例涉及用于在计算机系统之间将并行模拟模型分区的方法和系统。
背景技术
本节意图用于介绍本领域的各个方面,其可以与本技术的示例性实施例关联。本讨论被认为是帮助提供框架,从而便于更好理解本技术的特定方面。因此,应该理解,应该考虑到这点来阅读本节,并且不需要作为先有技术的许可。
现代社会大大依赖将碳氢化合物用于燃料和化学原料。碳氢化合物通常在地表下岩层中找到,这些岩层能够被称为“储层”。从储层中移去碳氢化合物取决于岩层的许多物理特性,例如,除了别的特性之外,含有碳氢化合物的岩石的渗透性、碳氢化合物流过岩层的能力和碳氢化合物存在的比例。
通常,被称为“模拟模型”的数学模型用于模拟碳氢化合物储层并优化碳氢化合物的开采。模拟模型是一种计算流体动力学模拟,其中近似并求解一组偏微分方程(PDE),这些偏微分方程控制流过多孔介质和连接的设施网络的多相、多组分流体流动。这是迭代的时间步进过程(iterative time-stepping process),其中优化了特定的碳氢化合物开采方案。
模拟模型在结构化(或非结构化)网格上离散化基本的PDE,该网格表示储层岩石、井和地表设施网络。在每个网格块定义状态变量,例如压力和饱和度。模拟模型的目标通常是理解下层地质情况的流动模式,以便优化来自一组井和地表设施的碳氢化合物的开采。在过去五十年期间,模拟模型的尺寸和复杂性随着计算能力的可用性的增加而按比例地增长。复杂的模拟模型通常需要使用并行计算系统和算法来提供足够的模拟周转时间。
因此,模拟模型能够被分成若干子区段或者子域,其中每个子域都可以被分配或者分区到不同的计算单元,例如在集群计算系统中的处理器或者多核桌面系统中的计算核。然而,差的分区可以导致缓慢收敛到解,甚至导致模型无法收敛到解。例如,如果在不同计算单元之间的模拟模型分区跨过开采井,那么该模拟可能失败。通常,可以由表示模拟模型的图的数学分析实行分区。
最近,已经存在许多关于图分区的一般主题的出版的研究文章,例如,如应用到有限元分析及其他问题的图分区。参看例如J.D.Teresco、K.D.Devine和J.E.Flaherty的“Partitioning and Dynamic Load Balancingfor the Numerical Solution of Patial Differential Equations”,NumericalSolution of Patial Differential Equations on Parallel Computers,Chapter2,55-88(Springer,纽约,2006);和B.Hendrickson和T.Kolda的“GraphPatitioning Models for Parallel Computing”,Parallel Computing,26,1519-1534(2000)。一些分区技术已经在软件中实现,例如METIS程序。参看G.Karypis和V.Kumar的“A fast and high quality multilevel schemefor patitioning irregular graphs”,SIAM Journal on Scientific Computing,20,359-392(1999)。另一个例子是在Sandia(圣地亚)国家实验室开发的Chaco程序。参看B.Hendrickson和R.Leland的“An Improved SpectralGraph Patitioning Algorithm for Mapping Parallel Computations”,SIAMJournal on Scientific and Statistical Computing,16,452-469(1995);同时参看B.Hendrickson和R.Leland的“The Chaco User's Guide:Version2.0”,Sandia Tech Report SAND94-2692(1994)。
图分区算法被组织为两个主类:全局和多级。全局算法将全局图或者模拟映射作为输入,并且执行光谱技术(例如全局图的拉普拉斯(Laplacian)表示的本征值分解),从而生成分区。这些算法产生优质分区,但是对于大的问题是计算开销大的。Chaco和METIS两者都具有在每个软件包中实现的全局算法。
相反,多级算法将全局图作为输入,但是产生较粗或较不详细的图的序列,直到达到某一阈值。使用局部优化技术将最粗略的图分区,例如使用光谱技术。在最粗略级的分区被投射回到较精细级,因此为整个网格产生分区。对于大图,由于计算时间比全局技术更快,所以优选多级技术。
实现分区算法的软件包通常允许用户将权重分配到与每个图节点关联的连接(connection)。对于大多数算法,权重是正整数。权重的整数值应该具有相对短的范围,例如从大约1到大约1000或者大约10000。随着范围的增大,分区算法的坚固性和所产生分区的质量降低。此外,公开的算法和软件不包括用于将模型的某些网格块或者物理特性在一个子域中保持在一起的方法。换句话说,当使用公开可利用的软件时,例如METIS或者Chaco,不可能确保保持某些图连接,导致相应的节点被分区算法分区到分开的子域中。
存在将实际权重值分配到图的边缘和节点的方法,从而改进分区质量。在国际专利公开No.WO2009/075945中描述了和油气工业中的问题相关的其中一些方法。该专利描述了怎样根据物理信息(例如,可传输性、通量值等等)为节点和/或连接构造实际权重。遗憾的是,不存在将具有非常大范围的实际权重映射到整数值的短范围以便为模拟模型产生坚固分区的坚固算法。
发明内容
本技术的示例性实施例提供用于将储层分区的方法,例如从而在计算集群中的处理器之间分配模拟模型的工作负荷。该方法可以包括在有形的计算机可读介质中生成模拟模型的拓扑图的表示,其中拓扑图包含多个元素和多个相邻元素之间的连接。多个连接中的每个都可以被加权,从而产生多个权重,并且多个权重中的每个都可以进行按比例换算(或尺度转换)。拓扑图可以被分区为两个或更多子域,其中分区边界遵循在拓扑图中的局部地形最小值。子域可以被分配到多个处理器中的每个。
在一些实施例中,多个元素可以包括在计算网中的计算单元。多个元素可以包括在线性系统矩阵中的行,并且多个连接对应于矩阵的非零元素。
在一些实施例中,多个连接的每个的加权可以至少部分根据分配给计算单元的物理特性。物理特性可以包括可传输性、总流动度、质量流量、热流量或者其任何组合。多个连接的每个的加权可以至少部分根据表示模拟模型的雅可比矩阵(Jacobian matrix)中的多个非对角线系数。多个连接的每个的加权可以至少部分根据其到井筒的接近程度。靠近井的区域可以保持在两个或更多子域的一个中。多个连接的每个的加权可以至少部分根据其属于的网格块,该网格块由井筒穿孔。进一步地,多个连接的每个的加权可以至少部分根据局部流动问题的解。
在一些实施例中,使用概率分布可以执行按比例换算多个权重中的每个。进一步,通过按比例换算离散储层特性从而产生线性映射,可以执行多个权重中每个的按比例换算。在示例性实施例中,可以为分配到多个处理器中每个的子域执行模拟模型。
另一个示例性实施例提供用于建模储层特性的系统。该系统可以包括多个处理器和包含储层模型的拓扑图的表示的存储介质,其中拓扑图包含多个连接。该系统也可以包括包含代码的机器可读介质,其中代码经配置从而指示多个处理器的至少一个对多个连接中的每个加权从而产生多个权重,将多个权重中的每个映射到整数值,将拓扑图分区为两个或更多子域,并且将两个或更多子域中的每个分配到多个处理器中的一个。
在一些实施例中,多个权重中的每个都可以至少部分根据关联的物理特性。物理特性可以表示热传递、质量传递、总流量、可传输性或者其任何组合。多个处理器可以包括集群计算系统。
另一个示例性实施例提供有形计算机可读介质,其包括经配置从而指示处理器产生模拟模型的拓扑图的代码,其中该拓扑图包含在计算网中相邻计算单元的中心点之间的多个连接。该代码也可以经配置从而对多个连接的每个加权,从而产生多个权重并且按比例换算多个权重中的每个,该代码可以进一步经配置从而将拓扑图分区为两个或更多子域,其中分区边界遵循拓扑图中的局部地形最小值。该代码可以经配置从而将每个子域分配到多个处理器之一。
在一些实施例中,该代码可以经配置从而指示多个处理器中的一个为子域处理模拟模型。进一步地,该代码可以经配置从而指示处理器将多个权重映射到一个整数范围中。
附图说明
通过参考下列详细说明和附图,更好地理解本技术的优点,其中:
图1是按照本技术的示例性实施例的储层的示意图;
图2是按照本技术示例性实施例的储层的顶视图,其示出在储层上方的计算网(computational mesh)的平面投影;
图3是按照本技术的示例性实施例的计算网的近距离放大视图,其示出计算单元之间的连接;
图4是按照本技术的示例性实施例用于建模储层的工作流程的过程流程图;
图5是按照当前技术的示例性实施例的用于分区模拟模型的方法的框图;
图6是按照本技术的示例性实施例的用于分区模拟模型的方法的框图;
图7是按照本技术说明示例性实施例示出用于按比例换算连接权重的方法的过程流程图;
图8是按照本技术的示例性实施例的示出使用累积分布函数的真实值到整数权重的映射的图;和
图9是可以用于本技术的示例性实施例中的示例性集群计算系统的框图。
具体实施方式
在下面详细说明部分中,结合优选实施例描述本技术的具体实施例。然而,在下面的描述具体到特定实施例或者本技术的特定使用的方面来说,这打算只是为了示例性目的并且仅仅提供示例性实施例的描述。因此,本技术不限制于如下所述的实施例,而是这些技术包括落入权利要求的真实精神和保护范围内的全部替换、变形和等价物。
开始,并且为了易于参考,阐述在这个申请中所使用的某些术语及其如在这个上下文中所使用的含义。不在下面限定这里所使用的术语,应该给予其本领域技术人员已经给出的最宽定义,如在至少一个印刷出版物或者颁发的专利中所反映的。进一步,本技术不由下面所示的术语的用法限制,因为全部等价物、同义词、新变化和为了相同或类似目的的术语或者技术被认为是在本权利要求的范围内的。
“粗化”指通过使单元变大来减少模拟模型中单元的数目,例如表示储层中较大的空间。粗化通常用于通过在生成或运行模拟模型之前减少地质模型中单元的数目来降低计算成本。
如这里所使用的“计算机可读介质”或者“有形计算机可读介质”指任何有形存储和/或传输介质,其参与将指令提供给处理器用于执行。这种介质可以包括非易失性介质和易失性介质,但不限制于此。非易失性介质包括例如NVRAM(非易失随机存取存储器)或者磁盘或者光盘。易失性介质包括动态存储器,例如主存储器。计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、柔性磁盘、硬盘、硬盘阵列、磁带、或者任何其他磁性介质、磁光介质、CD-ROM(只读光盘存储器)、全息介质、任何其他光学介质、RAM(随机存取存储器)、PROM(可编程只读存储器)和EPROM(电可编程只读存储器)、FLASH-EPROM、类似存储卡的固态介质、任何其他存储器芯片或者盒式磁盘、或者计算机能够从其读取数据或者指令的任何其他有形介质。当计算机可读介质被配置作为数据库时,应当理解,数据库可以是任何类型数据库,例如关系数据库、分级数据库、面向对象的数据库和/或其他。
如这里所使用的,“从而显示”或者“显示”包括引起显示的直接动作,以及帮助显示的任何间接动作。间接动作包括为最终用户提供软件、维持用户能够通过其影响显示器的网站、到这种网站的超链接、或者协同或者合作执行这些直接或者间接动作的实体。因此,第一方可以单独操作或者与第三方供应商协同操作,从而使得能够在显示装置上生成参考信号。显示装置可以包括任何适合于显示参考图像的装置,例如CRT(阴极射线管)监视器、LCD(液晶显示)监视器、等离子装置、平板装置或者打印机,但不限制于此。显示装置可以包括这样的装置:其已经通过使用意图用于评估、校正、和/或改进显示结果的任何常规软件校准(例如,已经使用监视器校准软件调节的彩色监视器)。不是在显示装置上显示参考图像(或者除了在显示装置上显示参考图像之外),符合本发明的方法可以包括将参考图像提供到对象。“提供参考图像”可以包括通过实物传送、用电话传送或者电子传送为对象产生或者分配参考图像,在网络上提供对参考图像的访问,或者为对象产生或者分配软件,其经配置从而在对象的工作站或者包括参考图像的计算机上运行。在一个例子中,提供参考图像能够涉及使得对象能够经由打印机得到复制件形式的参考图像。例如,信息、软件、和/或指令能够被传输(例如,经由数据存储装置或者复制件电子或者实体地)和/或另外使得可利用(例如,经由网络),以便易于对象使用打印机来打印复制件形式的参考图像。在这种例子中,打印机可以是这样的打印机:其已经通过使用意图用于评估、校正、和/或改进打印结果的任何常规软件校准(例如,已经使用彩色校正软件调节的彩色打印机)。
“示例性的”在这里仅仅用于表示“作为例子、情况或者图例”。这里所述为“示例性的”任何实施例不被认为是优于其他实施例的优选的或者有利的实施例。
“流动模拟”被定义为通过使用计算机的实体系统模拟质量(通常是流体,例如油、水和气体)、能量和动量的传输的数值方法。实体系统包括三维储层模型、流体特性、井数目和位置。流动模拟也需要用于控制注入和开采率的策略(通常称为井管理策略)。这些策略通常用于通过用注入流体(例如,水和/或气体)替代采出的流体来维持储层压力。当流动模拟正确再造过去的储层动态时,它应当被称为“历史匹配的”,并且其预测储层中未来流体行为的能力具有较高可信度。
“渗透性”是岩石传输流体通过岩石的内部连通的孔隙空间的能力。可以使用达西定律测量渗透性:Q=(kΔPA)/(μL),其中Q=流速(cm3/s),ΔP=跨长度为L(cm)和横截面积为A(cm2)的圆柱体的压降(atm),μ=流体粘度(cp),并且k=渗透性(Darcy,达西)。用于渗透性的测量的惯例单位是毫达西。术语“相对可渗透”相对于地层或地层的各部分被定义为10毫达西或更多的平均渗透性(例如,10或者100毫达西)。术语“相对低渗透性”相对于地层或地层的各部分被定义为小于大约10毫达西的平均渗透性。不渗透层通常具有小于大约0.1毫达西的渗透性。
“单调映射”是两组维持顺序的实数之间的函数或者关系。这个映射是输入实数(或者整数)到输出实数(或者整数)之间的关系,以便该关系一致地增加或者减少。
“孔隙容积”或者“孔隙率”被定义为由百分比表示的孔隙空间的容积和材料的总体容积的比率。孔隙率是储层岩石对于流体的存储容量的测量。孔隙率优选地由核部、声波测井、密度测井、中子测井或者电阻率测井确定。总的或者绝对孔隙率包括全部孔隙空间,然而有效孔隙率只包括连通的孔隙,并且对应于排空可用的孔隙容积。
“储层”或者“储藏地层”通常是产油区(例如,碳氢化合物开采区),其包括砂石、石灰石、白垩、煤和一些类型的页岩。产油区的厚度能够从小于一英尺(0.3048m)变化到几百英尺(几百m)。储藏地层的渗透性为开采提供了可能性。
“储层特性”和“储层特性值”被定义为表示包含储层流体的岩石的物理属性的量。如本申请中所使用的,术语“储层特性”包括可测量和描述性的属性。可测量的储层特性值的例子包括孔隙率、渗透性、含水饱和度和裂隙密度。描述性储层特性值的例子包括相、岩石学(例如,砂石或者碳酸盐)和沉积环境(EOD)。储层特性可以被填充到储层框架中,从而生成储层模型。
“模拟模型”指真实的碳氢储层的具体数学表示,其可以被认为是特殊类型的地质模型。模拟模型被用于进行关于该区域的未来动态的数值实验(储层模拟),目标是确定最有利益的操作策略。管理碳氢储层的工程师可以创建许多不同的模拟模型,很可能具有变化的复杂程度,以便对储层的过去动态定量并且预测其未来动态。
“可传输性”指对于给定压降,在单位粘性下两点之间的容积流速。可传输性是有用的连通性度量。储层中任何两个分隔空间(断裂块或者地质带)之间、或者井和储层(或者特定地质带)之间、或者注入井和采出井之间的可传输性,都能够对于理解储层中的连通性有用。
“井”或者“井筒”包括加套的、加套并且注水泥的或者开孔井筒,并且可以是任何类型的井,包括但不限于开采井、实验井、勘探井等等。井筒可以是竖直的、横向的、竖直和水平之间的任何角度、偏斜或者不偏斜的及其组合,例如具有非竖直分量的竖直井。通常钻井筒,然后通过将套管柱置于井筒内部来完成井筒。通常,通过使水泥循环进入在套管柱的外表面和井底(well face)之间限定的环形区域中,该套管柱被注水泥到井筒底。套管柱一旦嵌入井内的水泥中,那么其被穿孔,从而允许在跨所关心层段的管状区域的内侧和外侧之间的流体连通。穿孔考虑到化学处理剂(或者物质)从套管柱的内部向周围地层的流动,以便激发流体的开采或者注入。后来,穿孔用于从地层接收碳氢化合物流,以便其可以通过套管柱传递到表面,或者从而为了储层管理或者处理的目的允许流体的连续注入。概述
本技术的示例性实施例公开了用于在计算装置之间分区模拟模型的方法和系统,计算装置例如是单独的计算机系统、计算机集群中的计算装置等等。本技术被设计用于使放置通过接近井区域或者地质特征(例如断层)将两个计算子域分开的分区的机会最小化。在示例性实施例中,本技术将真实取值的连接权重映射到整数权重的窄范围上,用于在分区算法中使用,例如公共可利用的METIS或者Chaco算法。
图1是按照本技术的示例性实施例的储层102的示意图100。储层102,例如油或者天然气储层,能够是地表下地层,其可以通过从地表110将井104、106、和108钻通覆盖层112进入。储层102可以具有一个或更多断层114,其划分地区,例如区域116和118,并且其可以约束或者增强碳氢化合物的流动。井104、106、和108可以是偏斜的,例如被定向钻孔,从而跟随储层102。进一步,井能够被分支,从而增加可以从储层排出的碳氢化合物的量,如对于104和108所示的。井104、106和108能够具有带穿孔120(指示为靠近井的点)的许多地区,从而允许碳氢化合物从储层102流入井104、106、和108,用于输出到地表。
储层102的模拟模型或者模拟器很可能发现,在井104、106和108的附近及其他储层特征例如断层114的附近,发生最大的变化。因此,将这些特征的每个附近的地区保持在单个计算子域中是有用的。在跨井104、106和108、断层114或者其他特征的计算子域之间的分区可以放慢模拟的收敛,通过增加计算装置之间的通信来增加计算负荷,或者甚至阻止收敛,导致不能得到解。
图2是按照本技术示例性实施例的储层的顶视图,其示出在储层上方的计算网200的平面投影。尽管计算网200被示为计算单元(或者区块)202的二维网格,从而简化该问题的解释,但是应该理解实际计算网200能够是计算单元202的三维矩阵,其包括储层。计算单元202是模拟模型内的单个二维或三维位置,其表示储层中的物理位置。计算单元202可以具有关联性质,例如孔隙率或者含油量,其被假设为在整个计算单元202上是单个值,并且分配给计算单元202的中心。计算单元202可以与邻近的计算单元202相互作用,例如通过将通量性质分配给与邻近计算单元202的共享边界。例如,通量性质可以包括热量或者质量传递值。
计算网200能够在具有较不显著变化的地区中被进行粗化,例如通过结合不接近于井或者其他储层特征的计算单元202。类似地,计算网200可以在井或者其他储层特征附近维持精细网络结构,例如第一井204,或者其他储层特征,例如第二井206、第三井208、断层210,或者可以示出比其他地区的变化更大的变化的任何其他特征。
计算网200表示模拟模型,并且能够在计算装置间被划分,从而减少为模拟提供结果所需要的时间的量。这个程序可以被称为“并行化”。模拟模型的并行化通过在每个时步并行化单独分量实现。为了获得并行计算装置的有效利用,模拟模型能够在计算装置之间被分配,以便均匀地平衡计算负荷并且最小化装置之间通信的量。通过将模拟模型分区,即通过将计算网200中不同的计算单元202分配到不同的计算装置(例如参考图9所述的),执行这个划分。每个计算单元202可以根据数值公式、实际输入数据、计算任务和用户供给选项要求不同的并行化方法。
在图2所示的示例性实施例中,计算网200在四个计算装置之间被分区,如由标记为I-IV的子域所示的。尽管图2中使用了四个计算装置,但是在其他实施例中可以使用任何数目的计算装置,这取决于模拟模型的尺寸和近井特征的数目。例如,小模拟模型可以从单个计算设备在合理的时间段内提供结果,而大的模拟可以使用10、100、1000或者更多计算装置用于并行化。
进一步,尽管子域I-IV没有穿过近井区域或者显著的储层特征,但是子域不限于邻接区,而是可以包括非邻接区,其可以对平衡计算装置之间的负荷有用。例如,如图2所示,子域I可以被分为两个区域。第一区域212包含针对第一井204的近井区域,而第二区域214包含许多较大的计算单元202,其可以具有比近井区域少的显著变化。
图3是按照本技术的示例性实施例的计算网200的近距离放大视图,其示出计算单元202之间的连接。如图3所示,每个计算单元202都具有中心点302,其可以具有关联的静态特性,例如除了别的特性之外,含油量、渗透性和压力。能够在每个计算单元202的中心点302之间定义连接304。连接302也可以具有关联的通量特性,例如质量流或者热流。
连接304形成网格连通性的拓扑图,其可以用于将计算网200分区。进一步,连接304的加权可以用于确定是否将允许分区算法切断连接304,并且将在一侧上的计算单元202发送到第一计算装置并将另一侧上的计算单元发送到第二计算装置。
通过检查模拟工作流程,如参考图4所述的工作流程,可以更清楚地理解模拟模型和分区程序。参考图5和6进一步讨论示出将模拟模型分区的本技术的示例性实施例。参考图7和8讨论可以用于示例性实施例中的用于对连接304加权的方法。参考图9讨论可以用于本技术的示例性实施例中的计算设备。
对储层建模的工作流程
图4是按照本技术的示例性实施例的用于对储层建模的工作流程400的过程流程图。尽管求解过程的离散化(粗化)和隐含程度(在公式中可以隐含或明确地处理其状态变量,例如压力或者饱和度)变化,但是模拟模型可以以类似于工作流程400的方式执行。模拟模型能够通过分析用户输入数据从区块402开始。输入数据可以包括问题公式、地质模型,地质模型被离散化为在每个网格块限定有物理特性的网格块,包括岩石特性(例如渗透性)和流体特性(例如可传输性)。在区块404,井管理例程从控制方程计算地表设施和井的当前状态。在区块406,连同在每个计算单元的状态变量的值一起使用来自井管理例程的值,从而构成雅可比矩阵。该雅可比矩阵是矢量值函数的全部一阶偏导数(相对于状态变量)的矩阵(或数组)。在储层模拟中,雅可比详述控制偏微分方程相对于状态变量(压力、饱和度)的变化。
在区块408,线型解算装置使用雅可比矩阵为所关心的物理特性(除了别的特性之外,例如压力和饱和度)生成更新。在区块410,所计算的物理特性与先前计算的特性或者测量的特性相比较,并且在区块412,确定是否已经达到想要的准确度。在示例性实施例中,通过确定计算的特性自从最后迭代(其可以指示收敛)以来没有显著变化而做出上述确定。例如,如果当前计算的特性在以前计算的特性的0.01%、0.1%、1%、10%或更多的范围内,则可以指示收敛。在其他实施例中,所述确定可以是确定所计算的特性是否足够接近测量的特性,例如在0.01%、0.1%、1%、10%或更多内。如果没有达到想要的精确度,那么过程流程返回到区块408,从而执行线性解算器的另一个迭代。
如果在区块412,已经达到想要的准确度,那么过程流程继续到区块414,在这里生成结果。该结果可以保存在有形机器可读介质上的数据结构中例如数据库中,用于以后呈现,或者该结果可以在生成之后立即显示或打印。在区块416,以期望的时间步长(即时步)增加时间,例如一天、一周、一月、一年、5年、10年或更多,这至少部分取决于用于模拟的期望时间长度。在区块418,新的时间与期望用于模拟的长度相比较。如果模拟已经达到期望的时间长度,那么模拟在区块420结束。如果时间没有达到期望的长度,那么流程回到区块404,从而继续下一个增长。
过程的并行化可以被认为是落入两个主要类型,基于任务的并行化和基于网格的并行化。对于基于任务的并行化,计算被分为并行独立运行的子任务。例如,在区块404的井管理任务中,可以在一组井的每个上计算一组操作,其能够彼此独立执行。因此,每个计算装置都可以独立于另一计算装置执行操作。
在过程中可以在许多点执行基于网格的并行化,例如在雅可比矩阵构造和/或参考区块406和410讨论的特性计算中。在构造雅可比矩阵的计算过程中,在每个计算单元计算具有相应导数的岩石和流体特性。这种类型的并行化被用于不取决于邻近的计算单元或者不需要用于计算的全局通信的计算。
汽液平衡(VLE)流体特性计算可以在并行化的例子中考虑。如果模拟模型使用黑油流体特性用于VLE计算,那么由于黑油VLE计算的线性性质,闪蒸计算所需要的计算工作量与计算单元的数目大致成比例。然而,如果选择合成的流体模型,那么在单个计算单元内用于闪蒸计算的计算工作量取决于相态空间中单元的位置。由此,计算工作量可以从单元到单元急剧地变化。
基于网格的并行化也可以用于在计算装置间分开线性解算器所使用的问题。线性解算器是用于计算状态特性(压力、饱和度等等)的更新的算法。线性解算器需要局部计算,局部计算在子域之间是类似的,换句话说在与每个计算装置关联的计算单元之间是类似的。然而,线性解算器也需要全局计算(雅可比构造不需要它),从而计算所关心的状态变量的更新。
将模拟模型分区通常具有三个目标:负荷均衡、通信最小化和代数相容性。好的负荷平衡将计算工作从一个计算装置均匀地分配到另一个。进一步地,好的分区将分区之间所使用的联系最少化,由此将使用分区的算法所需要的通信成本最小化。好的分区也维护代数相容性,允许线性解算器的快速收敛。有效分区可以减少在模拟模型的全部阶段的处理时间,但是对并行线性解算器的效率尤其有用。
如前面所提到的,能够影响并行线性解算器的效率的因素之一是将表示井筒(和近井筒区域)的计算单元分配到单个计算装置。因此,子域的边界不应该将井连接分区,否则线性解算器的收敛可以显著地降低。
分区能够根据矩阵连通性的拓扑图。在示例性实施例中,从计算网的连通性图生成拓扑图,其中每个计算单元的中心表示节点,并且图边缘连接每个节点(或者中心点)。对于计算网,如参考图3所讨论的,对应于邻近计算单元的图的节点由图边缘连接。
在另一个示例性实施例中,从线性系统的矩阵表示的连通性图生成拓扑映射。对于该矩阵,矩阵的对角元素表示图的节点,并且非零非对角矩阵元素表示相应节点之间的连接。除了连通性图之外,分区算法可以考虑被分配给图的边缘(连接)的权重。通常,较大的连接权重意味着特定连接将被切断的机会较小,并且这个边缘连接到的节点会被分区算法分为分开的子域的机会较小。
分区
本技术的示例性实施例定义用于在拓扑映射中的连接的加权方案,这些连接由井筒穿孔,以便分区算法(例如,METIS或者Chaco)将井、近井节点和连接到那些井的储层单元保持在单个子域中。加权方案不限于井,而是也能够应用于任何储层特征,当分区时这些储层特征应该保持在单个子域中。
图5是按照当前技术的示例性实施例的用于分区模拟模型的方法500的方框图。方法500从区块502开始,其构造网格连通性的拓扑图。例如,如参考图3所讨论的,通过将中心点与每个计算单元关联然后连接每个中心点,可以从参考图2讨论的计算网创建拓扑映射。中心点之间的连接形成网格连通性的拓扑图。在区块504,使用物理信息(例如,除了别的信息之外,是可传输性或者总速度)可以为拓扑图上的每个连接创建用于连接的初始权重。
在区块506,能够创建井之间的连接和网格连接(或者储层节点之间的连接)的映射或表格。映射可以用于为连接创建大的连接权重,这些连接由相同井或者储层特征穿孔。
如果用于对权重进行按比例换算的值非常大、是非整数、或者两者都是,那么如在区块508确定的,可能必须将物理信息按比例换算并映射到整数图权重。在区块510执行按比例换算,并且该换算可以例如使用下面参考图7和8所讨论的技术。在一些实施例中,阈值截止(thresholdcut-off)可以被应用到权重。例如,如果连接权重超过上限,那么该权重可以被设定到上限。
在区块512,分区算法可以使用加权图作为输入。分区算法根据连接的加权将计算网分为子域。较高的加权连接与较低的加权连接相比,较不可能被分区分为分开的子域。因此,子域之间的分区将遵循拓扑图中的局部最小值,确保井及其他显著的储层特征保持在单个子域中。在区块514,分区算法的输出用于为线性解算器将计算单元分配给处理器(或者用于分配模拟模型的其他部分)。
图6是按照本技术的示例性实施例的用于将模拟模型分区的方法600的框图。在区块602,从将被分区的线性系统(或者雅可比)矩阵创建拓扑图。图是节点(或者顶点)的集合和连接节点对的边缘(或者连接)的集合。权重能够被分配给边缘,从而形成加权图。通过将每个线性系统行(或者等式)表示为节点并且将节点之间的连接表示为边缘,能够从线性系统矩阵创建图。例如,能够为表示井模拟的雅可比矩阵中的非对角元素(off-diagonal entries)创建拓扑图中的连接。
在区块604,使用对应于拓扑图上每个连接的非对角矩阵元素的值可以创建用于图连接的初始权重。在区块606,能够创建井和储层节点之间的连接的映射或者表格(即,其矩阵方程的未知量对应于井,并且对应于其连接到的储层未知量)。关于参考图5所讨论的物理映射,这个映射能够用于在图的节点之间创建较大的连接权重,这些节点对应于被相同井穿孔的连接。
在区块608,作出关于是否需要按比例换算的确定,例如对于由分区算法使用而言,连接权重是否过大。在区块610,例如通过使矩阵值加倍,矩阵值被按比例换算到整数图权重。如果必要,阈值截止可以被应用到权重。参考图7和8进一步讨论按比例换算。
在区块612,分区算法可以使用加权图作为输入。分区算法根据连接的加权将计算网分为子域。如上面所讨论的,较高的加权连接与较低的加权连接相比,较不可能被分区分为分开的子域。在区块614,子域被用作用于为线性解算器将网格块分配到处理器的域映射。
在示例性实施例中,参考图5和6所讨论的方法在模拟期间被应用一次从而创建静态分区。在其他实施例,该分区方法能够用于通过在模拟的不同阶段应用该方法使用变化数据(例如,总速度)定义图或者矩阵的权重来创建动态分区。
按比例换算单元之间的连接权重
本技术的示例性实施例使用特殊值用于与井关联的权重,并且为了输入到分区算法中将这些权重映射到整数值中。然而,物理值的范围可以相当大,并因此权重可以需要按比例换算。例如,如果可传输性系数被用于初始权重定义,那么该范围能够容易从10-6跨度到102达西。进一步,分区算法,例如METIS或者Chaco通常接受相对小范围内的正整数值,例如在1和1000之间。较大范围的整数值能够生产较不坚固的分区。因此,大范围的物理权重和(相对)小范围的整数权重之间的适当映射能够是有用的。例如,按比例换算或者映射方案能够是单调线性映射,其过滤连接权重的极值。
如下所述,连接的加权可以由几种技术执行。具体地,除了别的技术之外,可以基于穿孔、近井(或者地形特征)区域和流量计算执行加权。在下面描述这些技术中的每个。
在本技术的示例性实施例中,创建由井筒穿孔的网格块或者矩阵行的表格或列表。这个列表或表格中出现的网格块或者矩阵行被用于加权方案。例如,连接权重可以具有被添加到物理加权的增值,用于被井穿孔的每个连接。
在另一个示例性实施例中,可以使用近井程序。近井程序确定例如在两个或三个邻近区块或行内,哪些网格块或者矩阵行接近井穿孔,并且近井程序将那些网格块或者矩阵行包括在加权方案中。例如,第一值可以被加到用于被一个井穿孔的每个连接的权重,并且第二值可以被加到用于邻近被一个井穿孔的连接的每个连接的权重。
可以用于示例性实施例中的另一种技术通过求解局部流动问题从而确定流体怎样离开井筒来选择在加权方案中包括哪些网格块。这个流动问题的结果表明哪些网格块或者矩阵行应该保留在相同子域中,例如通过增加值,允许这些网格块或者矩阵行的权重增加。
用于按比例换算映射的技术不限于上面讨论的这些。本领域技术人员会认识到,许多其他技术可以被用于对连接加权。例如,统计计算或者人工智能系统(例如神经网络)可以用于确定用于靠近井和地形特征的连接的加权。全部这些技术遵循图7中所示的方法。
图7是按照本技术的示例性实施例说明用于按比例换算连接权重的方法700的过程流程图。该方法通常对应于分别参考图5和6讨论的区块510或者区块610。方法700从区块702开始,其将真实权重值的范围按比例换算到区间[0,1]。这可以通过直接线性映射或者统计计算执行。例如,如果使用可传输性加权拓扑图中的连接,那么描述可传输性值的分布的累积分布函数(或者类似的概率分布函数)能够用于将可传输性值按比例换算到区间[0,1]中。
在区块704,在所定义的阈值范围1内的已换算权重被重新设定到换算范围的底部。例如,对于一些小的阈值ε,区间[1-ε,1]内的连接权能够被再分配到1-ε的权重。通常,选择阈值为ε=0.10或者ε=0.05,并且将较大的权重(例如可传输性值)分配给值:1-ε。在示例性实施例中,ε的值=0.05。
一旦我们截断大的值,那么在区块706,线性或者非线性单调映射函数能够被用于将区间[0,1-ε]映射到1和上限整数值之间的整数值,该上限整数值和分区算法输入一致。上限整数值可以是100、500、1000、10000或更大。换句话说,图连接权重能够被映射到预定义范围中的整数值W,该范围通常从1到N=1000或者10000。
图8是按照本技术的示例性实施例的示出使用累积分布函数将真实值映射到整数权重的图800。在图800,该X轴802表示储层中的可传输性,而Y轴804表示累积分布函数(CDF)的值。该区间[0,1-ε]由参考数字806指示。CDFcutoff808是值1-ε。因此,用于为大于CDFcutoff808的CDF生成映射值的任何用于T的值,被再分配到在CDFcutoff808的T的值。在CDFcutoff808的T的值被称为Tcutoff810。
一旦分配用于T的值,那么整数连接权重W能够由等式1所示的公式计算。
如等式1所指示的,用于可传输性的非整数连接权重如果小于Tcutoff810,可以被设定到可传输性的值,并且如果等于或大于Tcutoff810,则可以被设定到Tcutoff810。在计算非整数连接权重之后,可以使用等式1所示的公式计算整数连接权重W。用于将连接权重映射到整数范围的程序不限于等式1中所示的公式。在其他实施例中,可以以任何其他单调(或保序)映射算法计算W,例如等式2中所示的公式。
使用截止阈值的按比例换算和适当单调映射的组合构造了连接权重,其允许分区算法将储层分区,而没有将井或者其他储层特征放置在不同子域中。加权也将对应于用于分配原始真实权重(例如可传输性或者总速度)的物理特性的大值的节点和边缘保持在单个子域中,其可以提高并行线性解算器的性能。
示例性集群计算系统
图9是可以用于本技术的示例性实施例中的示例性集群计算系统900的框图。所示的集群计算系统900具有四个计算装置902,每个计算装置都可以为部分模拟模型执行计算。然而,本领域的技术人员会认识到,本技术不限于这个配置,因为可以选择任意数目的计算配置。例如,小模拟模型可以在单个计算装置902上运行,例如工作站,而大模拟模型可以在集群计算系统900上运行,其具有10、100、1000、甚至更多计算装置902。在示例性实施例中,每个计算装置902将为单个子域运行模拟。然而,可以以任意数量的方式执行计算装置902的分配。例如,根据每个计算装置902上的计算负荷,多个子域可以被分配给单个计算装置902,或者多个计算装置902可以被分配给单个子域。
集群计算系统900可以例如通过高速网络接口908从网络906上的一个或更多客户系统904进入。每个客户系统904都可以具有有形计算机可读存储器或内存910,其用于存储操作代码和程序,包括随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)。操作代码和程序可以包括用于实现参考图4-7所讨论的全部或部分方法的代码。客户系统904也能够具有其他有形计算机可读介质,例如存储系统912。存储系统912可以包括一个或更多硬盘驱动器、一个或更多光学驱动器、一个或更多闪存驱动器、这些装置的任何组合或任何其他适合的存储装置。存储系统912可以用于存储代码、模型、数据和用于实现这里所述的方法的其他信息。
高速网络接口908可以耦合到集群计算系统900中的一个或更多通信总线,例如通信总线914。通信总线914可以用于将来自高速网络接口908的指令和数据传递到集群存储器916和集群计算系统900中的每个计算装置902。通信总线914也可以用于计算装置902和存储阵列916间的通信。除了通信总线914,能够存在高速总线918,从而增加计算装置902和/或集群存储器916之间的通信率。
集群存储器916能够具有一个或更多有形计算机可读介质装置,例如用于存储数据、直观表示、结果、代码或者其他信息的存储阵列920,其他信息例如涉及图4-7的方法的实现过程和结果。存储阵列920可以包括硬盘驱动器、光学驱动器、闪存驱动器、全息照相存储阵列或任何其他适合装置的任何组合。
每个计算装置902都能够具有处理器922和关联的局部有形计算机可读介质,例如内存924和存储器926。内存924可以包括ROM和/或RAM,其用于存储代码,例如用于引导处理器922执行图4-7中所示的方法。存储器926可以包括一个或更多硬盘驱动器、一个或更多光学驱动器、一个或更多闪存驱动器或者其任何组合。存储器926可以用于为中间结果、数据、图像或者与操作关联的代码,包括用于实现图4-7的方法的代码提供存储。
本技术不限于图9中所示的集群计算机系统900的架构。例如,可以利用任何适合的基于处理器的设备用于实施本技术的全部或者部分实施例,包括个人计算机、便携式计算机、计算机工作站、GPU(图形处理器)、移动设备和具有(或不具有)共享存储器的多处理器服务器或者工作站,但不限于此。此外,可以在专用集成电路(ASIC)或超大规模集成电路(VLSI)上实施实施例。事实上,根据该实施例,本领域技术人员可以利用任意数量的能够执行逻辑操作的适合结构。
因为本技术可以容易受到各种修改和替换形式的影响,所以如上所述的示例性实施例仅当作例子示出。然而,应该再次理解,本技术不是意图限于这里所公开的特定实施例。实际上,本技术包括属于权利要求的真实精神和范围的全部替换、修改和等价物。
Claims (20)
1.一种用于将储层分区的方法,包含:
在有形的计算机可读介质中生成模拟模型的拓扑图的表示,其中所述拓扑图包含多个元素和相邻元素之间的多个连接;
将所述多个连接中的每个加权,从而创建多个权重;
按比例换算所述多个权重中的每个;
将所述拓扑图分区为两个或更多子域,其中分区边界遵循在所述拓扑图中的局部地形最小值;和
将子域分配到多个处理器中的每个。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个元素包含计算网中的计算单元。
3.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个元素包含线性系统矩阵中的行,并且所述多个连接对应于所述矩阵的非零元素。
4.根据权利要求2所述的方法,其中所述多个连接中每个的加权至少部分基于分配给所述计算单元的物理特性。
5.根据权利要求4所述的方法,其中所述物理特性包含可传输性、总流动性、质量流量、热流量或者它们的任何组合。
6.根据权利要求3所述的方法,其中所述多个连接中每个的加权至少部分基于表示模拟模型的雅可比矩阵中的多个非对角系数。
7.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个连接中每个的加权至少部分基于其到井筒的接近程度。
8.根据权利要求1所述的方法,其中近井区域被保持在所述两个或更多子域的一个中。
9.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个连接中每个的加权至少部分基于其属于由井筒穿孔的网格块。
10.根据权利要求1所述的方法,其中所述多个连接中每个的加权至少部分基于局部流动问题的解。
11.根据权利要求1所述的方法,其中使用概率分布实行执行按比例换算所述多个权重中的每个。
12.根据权利要求1所述的方法,其中通过按比例换算离散储层特性从而创建线性映射,执行按比例换算所述多个权重中的每个。
13.根据权利要求1的方法,进一步包含为分配给所述多个处理器中每个的子域执行所述模拟模型。
14.一种用于对储层特性建模的系统,包含:
多个处理器;
存储介质,其包含储层模型的拓扑图的表示,其中所述拓扑图包含多个连接;和
包含代码的机器可读介质,所述代码经配置从而引导所述多个处理器的至少一个:
将所述多个连接中的每个加权,从而创建多个权重;
将所述多个权重中的每个映射到一个整数值;
将所述拓扑图分区为两个或更多子域;和
将所述两个或更多子域中的每个分配到所述多个处理器中的一个。
15.根据权利要求14所述的系统,其中所述多个权重中的每个都至少部分基于关联的物理特性。
16.根据权利要求15所述的系统,其中所述物理特性表示热传递、质量传递、总流量、可传输性或者它们的任何组合。
17.根据权利要求14所述的系统,其中所述多个处理器包含集群计算系统。
18.一种有形计算机可读介质,其包含代码,所述代码经配置从而引导处理器:
创建模拟模型的拓扑图,其中所述拓扑图包含在计算网中相邻的计算单元的中心点之间的多个连接;
将所述多个连接中的每个加权,从而创建多个权重;
按比例换算所述多个权重中的每个;
将所述拓扑图分区为两个或更多子域,其中分区边界遵循在所述拓扑图中的局部地形最小值;和
将每个所述子域分配到多个处理器中的一个。
19.根据权利要求18所述的有形计算机可读介质,其包含经配置从而引导所述多个处理器中的一个为所述子域处理模拟模型的代码。
20.根据权利要求18所述的有形计算机可读介质,其包含经配置从而引导所述处理器将所述多个权重映射到一个整数范围中的代码。
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