Фото 1: Cчитывание полевых данных из регистрирующей аппаратуры (Республика Болгария, ноябрь, 2009 г.)
Одной из сложностей метода НСЗ является необходимость производить многовариантные ресурсоемкие расчеты. Для интерпретации данных нужно сопоставить зарегистрированные микросейсмы с модельными микросейсмами, полученных численным моделированием для различного положения залежи углеводородов в геологической среде. «Оптимальный объем вычислений при численном моделировании таков, что зачастую дешевле пробурить скважину на исследуемом участке, чем рассчитать необходимый набор вариантов на классическом суперкомпьютере, - отмечает Евгений Васильевич Биряльцев, заместитель генерального директора по науке ЗАО "Градиент". – Именно поэтому мы решили перенести наш программный комплекс на GPU. Моделирование распространения микросейсмических волн на процессорах NVIDIA Tesla позволило нам существенно оптимизировать затраты на проведение исследований».
Фото 2: Сверочное наблюдение регистраторов сейсмических сигналов (Юго-восток Республики Татарстан, апрель 2009 г.)
При расчете типовой модели (около 8 000 000 узлов, 100 000 шагов по времени) один графический процессор оказался сопоставим по вычислительной мощности с 48 процессорами суперкомпьютера МВС-100К* (пиковая производительность 120 ТФлопс, 4-е место в рейтинге TOP 50 суперкомпьютеров РФ). Это позволило добиться уменьшения времени вычислений от 50 (1 GPU) до 250 раз (6 GPU), а также снизить стоимость вычислений до 1000 раз.
На графике: отношение количества центральных процессоров к графическим процессорам по времени выполнения задач. Standard model — типовая модель, Extended model — расширенная типовая модель.
За последние 5 лет ЗАО «Градиент» провело поисково-разведочные работы методом НСЗ на более чем 100 площадях в Урало-Поволжье и Западной Сибири, на которых пробурено в общей сложности 95 поисково-разведочных и эксплуатационных скважин. Высокая эффективность метода НСЗ и оптимальная аппаратная поддержка процессов моделирования и интерпретации данных позволили достичь успешности прогноза более 80%.
* МВС-100К – Межведомственный суперкомпьютерный центр Российской академии наук. Рейтинг ТОП 50 - http://top50.supercomputers.ru/?page=rating