- Submissão
- Submissão online
- Diretrizes para Autores
- Declaração de Direito Autoral
- Política de Privacidade
- Sobre este sistema de publicação
- Sobre
- Foco e Escopo
- Equipe Editorial
- História da Revista Principia
- Normas de homogeneidade
- Comitê de ética
- Política de ética para autores, Conselho Editorial e avaliadores
- Política de retirada de artigos
- Perguntas e respostas frequentes
- Equipe de apoio da Revista Principia
- Conflito de interesses
- Plano de Desenvolvimento Editorial da Revista Principia
- Princípios DEIA (Diversidade, Equidade, Inclusão e Acessibilidade)
- Normas para números especiais na Revista Principia
- Princípios FAIR
- Curso de Escrita Científica - ACS - Prof. Osvaldo
- Sites e manuais sobre boas práticas científicas
Simulação numérica do escoamento em reservatórios de gás natural não-convencionais utilizando o processamento em paralelo (OpenMP)
Resumo
Este trabalho é dedicado à simulação numérica do escoamento de gás natural em reservatórios não convencionais na presença dos efeitos de adsorção e escorregamento. Uma formulação numérica totalmente implícita, utilizando o método Control Volume Finite Difference (CVFD), foi adotada tendo em vista a resolução numérica da equação diferencial parcial não linear que governa o escoamento da fase gás. O método dos Gradientes Conjugados foi utilizado na solução do sistema de equações algébricas obtidas a partir do processo de discretização. A fim de melhorar a eficiência computacional, a Application Programming Interface (API) Open Multi-Processing (OpenMP) foi empregada na paralelização do método dos Gradientes Conjugados. Uma análise de sensibilidade foi realizada e mostrou-se que foi possível alcançar, para as simulações consideradas, valores de speedup superiores a 5.
Palavras-chave
gás natural; método dos Gradientes Conjugados; OpenMP; paralelização; simulação de reservatórios
Texto completo:
Referências
ABA, M. M.; PARENTE, V.; SANTOS, E. M. Estimation of water demand of the three major Brazilian shale-gas basins: Implications for water availability. Energy Policy, v. 168, 113170, 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enpol.2022.113170.
AKHTER, S.; ROBERTS, J. Multi-core programming: increasing performance through software multi-threading. Santa Clara, USA: Intel Press, 2006.
ALDINUCCI, M.; CESARE, V.; COLONNELLI, I.; MARTINELLI, A. R.; MITTONE, G.; CANTALUPO, B.; CAVAZZONI, C.; DROCCO, M. Practical parallelization of scientific applications with OpenMP, OpenACC and MPI, Journal of Parallel and Distributed Computing, v. 157, p. 13-29, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2021.05.017.
AL-MOHANNADI, N. S. Simulation of horizontal well tests. 2004. Thesis (Doctorate in Petroleum Engineering) – Colorado School of Mines, Golden, 2004. Disponível em: https://repository.mines.edu/handle/11124/12255. Acesso em: 3 dez. 2022.
CARVALHO, L. T. M.; WERNECK, L. F.; SOUZA, G.; SOUTO, H. P. A. Uma implementação paralelizada via a API OpenMP para a simulação numérica de reservatórios de gás natural. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 12, n. 2, p. 103-121, 2020. DOI: https://doi.org/10.5335/rbca.v12i2.10158.
CHAPMAN, B.; JOST, G.; VAN DER PAS, R. Using OpenMP: portable shared memory parallel programming. London: The MIT Press, 2007.
CHEN, Z.; CHU, H.; CHEN, H.; ZHANG, J. A comprehensive model for production data analysis in unconventional reservoirs of hydrocarbons. International Journal of Hydrogen Energy, v. 45, n. 33, p. 16432-16446, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2020.04.151.
CHEN, Z.; HUAN, G.; MA, Y. Computational methods for multiphase flows in porous media. Philadelphia: Society of Industrial and Applied Mathematics, 2006. DOI: https://doi.org/10.1137/1.9780898718942.
DANDEKAR, A. Y. Petroleum reservoir rock and fluid properties. 2nd. ed. Boca Raton: CRC Press, 2013.
DRANCHUK, P. M.; ABOU-KASSEM, J. H. Calculation of Z factors for natural gases using equations of state. Journal of Canadian Petroleum Technology, v. 14, n. 3, p. 34-36, 1975. DOI: https://doi.org/10.2118/75-03-03.
DUTRA, B. L.; LIMA, L. B.; SOUZA, G.; AMARAL SOUTO, H. P. Simulação numérica do escoamento em reservatórios do tipo shale gas usando o OpenMP. In: ENCONTRO NACIONAL DE MODELAGEM COMPUTACIONAL, 24.; ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE MATERIAIS, 12., 2021, Uberlândia. Anais [...]. Uberlândia: Universidade Federal de Uberlândia, 2021. Disponível em: https://even3.blob.core.windows.net/anais/422015.pdf. Acesso em: 3 nov. 2022.
ERTEKIN, T.; ABOU-KASSEM, J. H.; KING, G. R. Basic applied reservoir simulation. Richardson: Society of Petroleum Engineers, 2001. (SPE Textbook Series, 7).
FLORENCE, F. A.; RUSHING, J. A.; NEWSHAM, K. E.; BLASINGAME, T. A. Improved permeability prediction relations for low permeability sands. In: ROCK MOUNTAIN OIL & GAS TECHNOLOGY SYMPOSIUM, 2007, Denver. Proceedings [...]. Denver: Society of Petroleum Engineers, 2007. DOI: https://doi.org/10.2118/107954-MS.
JIANG, J.; YOUNIS, R. M. A multimechanistic multicontinuum model for simulating shale gas reservoir with complex fractured system. Fuel, v. 161, p. 333-344, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2015.08.069.
JIMALE, A. O.; RIDZUAN, F.; ZAINON, W. M. N. W. Square matrix multiplication using CUDA on GP-GU. Procedia Computer Science, v. 161, p. 398-405, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.11.138.
KLINKENBERG, L. J. The permeability of porous media to liquids and gases. In: MID-YEAR MEETING, 11., 1941, Tulsa. Proceedings [...]. Tulsa: American Petroleum Institute, 1941.
LEE, A. L.; GONZALEZ, M. H.; EAKIN, B. E. The viscosity of natural gases. Journal of Petroleum Technology, v. 18, n. 8, p. 997-1000, 1966. DOI: https://doi.org/10.2118/1340-PA.
LENHARD, L. G.; ANDERSEN, S. M.; COIMBRA-ARAÚJO, C. H. Energy-Environmental Implications of Shale Gas Exploration in Paraná Hydrological Basin, Brazil. Renewable and Sustainable Energy Reviews, v. 90, p. 56-69, 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.03.042.
LI, D.; ZHANG, L.; WANG. J. Y.; LU, D.; DU, J. Effect of adsorption and permeability correction on transient pressures in organic rich gas reservoirs: vertical and hydraulically fractured horizontal wells. Journal of Natural Gas Science and Engineering, v. 31, p. 214-225, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jngse.2016.02.033.
LI, Q.; XING, H.; LIU, J.; LIU, X. A review on hydraulic fracturing of unconventional reservoir. Petroleum, v. 1, n. 1, p. 8-15, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.petlm.2015.03.008.
MOHAMMED, A.; ELELIEMY, A.; CIORBA, F. M.; KASIELKE, F.; BANICESCU, I. An approach for realistically simulating the performance of scientific applications on high performance computing systems. Future Generation Computer Systems, v. 111, p. 617-633, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2019.10.007.
NICK, H. M.; RAOOF, A.; CENTLER, F.; THULLNER, M.; REGNIER, P. Reactive dispersive contaminant transport in coastal aquifers: numerical simulation of a reactive Henry problem. Journal of Contaminant Hydrology, v. 145, p. 90-104, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jconhyd.2012.12.005.
PEACEMAN, D. W. Interpretation of well-block pressures in numerical reservoir simulation with nonsquare grid blocks and anisotropic permeability. Society of Petroleum Engineers Journal, v. 23, n. 3, p. 531-543, 1983. DOI: https://doi.org/10.2118/10528-PA.
PENNYCOOK, S. J.; HAMMOND, S. D.; WRIGHT, S. A.; HERDMAN, J. A.; MILLER, I.; JARVIS, S. A. An investigation of the performance portability of OpenCL. Journal of Parallel and Distributed Computing, v. 73, n. 11, p. 1439-1450, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2012.07.005.
PESSANHA, M. L. O.; ROSÁRIO, R. C. D.; SOUZA, G.; SOUTO, H. P. A. comparative study and sensitivity analysis in simulation of non-Darcy flow in shale gas reservoirs. International Journal of Advanced Engineering Research and Science, v. 7, n. 11, p. 109-121, 2020. Disponível em: http://journal-repository.com/index.php/ijaers/article/view/2697. Acesso em: 3 nov. 2022.
REDONDO, C.; RUBIO, G.; VALERO, E. On the efficiency of the IMPES method for two-phase flow problems in porous media. Journal of Petroleum Science and Engineering, v. 164, p. 427-436, 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2018.01.066.
ROUSSET, A.; HERRMANN, B.; LANG, C.; PHILIPPE, L. A survey on parallel and distributed multi-agent systems for high performance computing simulations. Computer Science Review, v. 22, p. 27-46, 2016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2016.08.001.
SAAD, Y. Iterative methods for sparse linear systems. 2nd. ed. Philadelphia: Society of Industrial and Applied Mathematics, 2003.
SALLES, R. M.; WERNECK, L. F.; SOUZA, G.; SOUTO, H. P. A. Aplicação de células inativas, Compressed Sparse Row e OpenMP na simulação numérica paralelizada de reservatórios de petróleo. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 10, n. 2, p. 64-79, 2018. DOI: https://doi.org/10.5335/rbca.v10i2.8055.
SUTTON, R. P. Compressibility factors for high-molecular-weight reservoir gases. In: SPE ANNUAL TECHNICAL CONFERENCE AND EXHIBITION, 1985, Las Vegas. Proceedings […]. Las Vegas: Society of Petroleum Engineers, 1985. DOI: https://doi.org/10.2118/14265-MS.
WANG, L.; WANG, S.; ZHANG, R.; WANG, C.; XIONG, Y.; ZHENG, X.; LI, S.; JIN, K.; RUI, Z. Review of multi-scale and multi-physical simulation technologies for shale and tight gas reservoirs. Journal of Natural Gas Science and Engineering, v. 37, p. 560-578, 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jngse.2016.11.051.
WERNECK, L. F.; FREITAS, M. M.; SILVA JUNIOR, H. G.; SOUZA, G.; SOUTO, H. P. A. An OpenMP parallel implementation for numerical simulation of gas reservoirs using Intel Xeon Phi coprocessor. RIPE: Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia, v. 2, n. 21, p. 37-56, 2016. Disponível em: https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/21697. Acesso em: 3 nov. 2022.
WERNECK, L. F.; FREITAS, M. M.; SOUZA, G.; JATOBÁ, L. F. C.; AMARAL SOUTO, H. P. An OpenMP parallel implementation using a coprocessor for numerical simulation of oil reservoirs. Computational & Applied Mathematics, v. 38, 33, 2019. DOI: https://doi.org/10.1007/s40314-019-0788-6.
WOLFE, M.; LEE, S.; KIM, J.; TIAN, X.; XU, R., CHAPMAN, B.; CHANDRASEKARAN, S. The OpenACC data model: preliminary study on its major challenges and implementations. Parallel Computing, v. 78, p. 15-27, 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.parco.2018.07.003.
WRIGHT, S. A. Performance modeling, benchmarking and simulation of high performance computing systems. Future Generation Computer Systems, v. 92, p. 900-902, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2018.11.020.
WU, Y.; LI, T.; SUN, L.; CHEN, J. Parallelization of a hydrological model using the Message Passing Interface. Environmental Modelling & Software, v. 43, p. 124-132, 2013. DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2013.02.002.
Visitas a este artigo: 824
Total de downloads do artigo: 492