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H2020

HPC4E — Ergebnis in Kürze

Project ID: 689772
Gefördert unter: H2020-EU.2.1.1.
Land: Spanien
Bereich: Energie

Die Nutzung der Leistungsfähigkeit des Hochleistungsrechnens im Exa-Maßstab zur Maximierung der Energieeffizienz

Der Energiebedarf steigt und die Suche nach effektiven Alternativen zu fossilen Energieträgern wird fortgesetzt – es sind jedoch neue Berechnungsansätze erforderlich, um deren Potenzial zu verstehen.
Die Nutzung der Leistungsfähigkeit des Hochleistungsrechnens im Exa-Maßstab zur Maximierung der Energieeffizienz
Der weltweite Energiebedarf wird bis 2020 und noch weit darüber hinaus jährlich zunehmen. Laut einem Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) wird der weltweite Energiebedarf bis 2040 schätzungsweise um 37 % steigen. Um den tatsächlichen Wert neuer Energieträger abzuwägen und ihren Durchsatz zu verbessern, sind intensive numerische Simulationen und Prototypen erforderlich. Der potenzielle Nutzen des Hochleistungsrechnens (high-performance computing, HPC) im Exa-Maßstab sowie der datenintensiven Algorithmen in der Energiewirtschaft ist allgemein anerkannt.

Das EU-finanzierte Projekt HPC4E wandte die neuen HPC-Techniken im Exa-Maßstab auf Simulationen der Energiewirtschaft an. „Im Rahmen des Projekts wurden diese Techniken weit über den Stand der Technik hinaus angepasst, um HPC-Simulationen im Exa-Maßstab für verschiedene Energieträger durchzuführen“, erklärt Projektkoordinator Dr. José Cela.

„Unser Ziel war es sicherzustellen, dass die in der Energiewirtschaft verwendete Software in der Lage ist, Exascale-Rechner effizient zu nutzen. Dies bedeutet sowohl Änderungen an der Software auf der Ebene der Algorithmen als auch auf der parallelen Programmierebene.“

Die Nachfrage nach neuartigen Datenverarbeitungslösungen wächst mit der Zunahme der Daten

Die Öl- und Gasindustrie war in den letzten Jahrzehnten einer der aktivsten Abnehmer der HPC-Technologie. Die Verarbeitung seismischer Daten stellt hinsichtlich des Rechenaufwands eine extrem anspruchsvolle Aufgabe dar. Das wesentliche Ziel dieser Datenverarbeitung besteht darin, seismische Datensätze (d. h. „Tonspuren“, die die Reaktion der Erde auf externe Impulse aufnehmen) in Karten des Untergrundes umzuwandeln.

„Durch die Möglichkeit, 3D-Vermessungen durchzuführen, ist die Menge der aufgezeichneten Daten explosionsartig angewachsen“, so Dr. Cela. Die Umstellung von 2D auf 3D bringt zwar Vorteile, wie etwa die Verringerung der Unsicherheit bei der Exploration, aber erzeugt auch weitaus größere Datenmengen, die es zu verarbeiten gilt. „Hochfrequenzdaten führen zu einem erheblichen Mehraufwand in Bezug auf die Rechenzeit, der jedes Mal ungefähr um den Faktor x16 zunimmt, wenn wir die Frequenz verdoppeln.“

Das HPC4E-Projekt hat eine 3D-Software zur akustischen und elastischen vollen Wellenforminversion entwickelt, um 3D-Karten der physikalischen Eigenschaften eines Gebietes zu erstellen. Dies verringert die Unsicherheit bei der Suche nach Kohlenwasserstoffen.

„Diese Software wurde so programmiert, dass sie auf Exascale-Rechnern effizient läuft und die Ausführungszeit dieser Probleme auf das für die Branche akzeptable Zeitfenster reduziert. Das HPC4E-Projekt hat eine geophysikalische Software für die Öl- und Gasexploration entwickelt, die den Standard für die Industrie setzt. Diese Software ermöglicht es Unternehmen, die Effizienz der Codes auf Exascale-Rechnern zu messen und bei Bedarf zu erhöhen.“

Darüber hinaus kann die Wettbewerbsfähigkeit von Windenergie auch durch eine genaue Bewertung der Windressourcen, die Gestaltung von Windkraftanlagen und -parks und kurzfristige Windsimulationen im Kleinstmaßstab zur Vorhersage der täglichen Stromproduktion verbessert werden.

Das HPC4E-Projekt hat einen neuen Ansatz gewählt, um Modelle der numerischen Strömungsmechanik auf Windparkebene mit meteorologischen Daten auf regionaler Ebene zu verbinden. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit des Hochleistungsrechnens gelang dem Projekt die Entwicklung von ALYA, einem Softwarepaket, das eine perfekte Skalierbarkeit für mehr als 100 000 Prozessoren aufweist. All diese Verbesserungen führen zu einer Senkung der Fehlerquote um etwa 10 %.

„Wir haben auch an den Bedürfnissen der Biogasbranche gearbeitet“, so Dr. Cela. „Durch die Entwicklung eines vollständigen Modells für die Verbrennung von Biogas haben wir die nötigen Voraussetzungen geschaffen, um eine sichere Verbrennung zu gewährleisten“, fügt er hinzu. Das Projektteam tabellierte die Zusammensetzung von Biogas aus verschiedenen Elementen und wandte die Ergebnisse auf die Simulation industrieller Brennkammern an.

„Der Einsatz von Supercomputern ist sehr effizient, wenn eine Software zur Simulation verschiedener Verbrennungsphänomene ausgeführt wird“, schließt Dr. Cela.

Schlüsselwörter

HPC4E, Energie, Datenverarbeitung, Öl und Gas, Biomasse, Windenergie, Windkraftanlagen, Hochleistungsrechnen, numerische Strömungsmechanik, Hochleistungsrechnen im Exa-Maßstab
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