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H2020

HPC4E — Resultado resumido

Project ID: 689772
Financiado con arreglo a: H2020-EU.2.1.1.
País: España
Dominio: Energía

Aprovechar la potencia de la computación de alto rendimiento a exaescala para maximizar la eficacia energética

La demanda energética es cada vez mayor y ya se han empezado a buscar alternativas eficaces a los combustibles fósiles, pero es necesario usar modelos informáticos para conocer su potencial.
Aprovechar la potencia de la computación de alto rendimiento a exaescala para maximizar la eficacia energética
Las necesidades energéticas en todo el mundo aumentarán anualmente hasta 2020 y a partir de esa fecha. En un informe de la Agencia Internacional de la Energía (AIE) se estima que la demanda energética global habrá crecido un 37 % en 2040. Es necesario recurrir a simulaciones numéricas intensivas y prototipos para ponderar el valor real de las nuevas fuentes de energía y mejorar su rendimiento. El beneficio potencial de la computación de alto rendimiento (HPC) a exaescala y de los algoritmos que usan grandes cantidades de datos en el sector energético es ampliamente reconocido.

El proyecto HPC4E, financiado con fondos europeos, aplicó las nuevas técnicas de HPC a exaescala a simulaciones en el sector energético. «El proyecto personalizó las técnicas y superó la vanguardia actual para ejecutar simulaciones de HPC a exaescala para diferentes fuentes de energía», explica el doctor José Cela, coordinador del proyecto.

«Nuestro objetivo era garantizar que el software usado en el sector energético estaba listo para utilizar los ordenadores a exaescala de manera eficaz. Esto implica modificaciones en el software, tanto del algoritmo como de la programación paralela».

La demanda de nuevas soluciones informáticas crece en consonancia con el aumento de los datos

La industria petrolera y gasística ha sido una de las compradoras más activas de la tecnología de HPC en los últimos decenios. El procesamiento de datos sísmicos es una tarea extremadamente exigente desde el punto de vista informático. Su tarea fundamental consiste en convertir registros de datos sísmicos (como pistas de «sonido» que registran la respuesta de la Tierra a impulsos externos) en mapas de la subsuperficie.

«La capacidad de realizar prospecciones en 3D ha supuesto un enorme aumento de la cantidad de datos registrados», comenta el doctor Cela. Aunque pasar del 2D al 3D aporta beneficios, como la reducción de la incertidumbre en la prospección, también genera cantidades de datos mucho mayores que es necesario procesar. «Los datos de alta frecuencia producen una sobrecarga considerable en el tiempo de cálculo, que prácticamente se multiplica por dieciséis cada vez que duplicamos dicha frecuencia».

El proyecto HPC4E ha desarrollado el software 3D Full WaveFrom Inversion para medir la acústica y la elasticidad a fin de generar mapas tridimensionales de las propiedades físicas de un terreno. Esto disipa parte de la incertidumbre existente en la búsqueda de hidrocarburos.

«Este software se ha programado para que funcione con eficacia en ordenadores a exaescala, reduciendo el tiempo de ejecución de estos problemas a un período de tiempo aceptable para la industria. El proyecto HPC4E ha creado un software de geofísica para prospecciones de petróleo y gas que define el estándar para el sector. Este software permite a las empresas medir la eficacia de la ejecución de códigos en ordenadores a exaescala y mejorarlos, si es necesario».

También puede mejorarse la competitividad de la energía eólica a través de una evaluación precisa de los recursos eólicos, un diseño de la turbina eólica y del parque eólico, y simulaciones de viento a corto plazo y a pequeña escala.

El proyecto HPC4E adoptó un nuevo enfoque para asociar modelos de dinámica de fluidos computacional en el parque eólico con datos meteorológicos regionales. Aprovechando la potencia de la computación de alto rendimiento, el proyecto creó ALYA, un paquete de software que demuestra una escalabilidad perfecta para más de 100 000 procesadores. Todas estas mejoras reducen los errores en aproximadamente un 10 %.

«También hemos tenido en cuenta las necesidades de la industria del biogás», comenta el doctor Cela. «Al desarrollar un modelo completo para la combustión de biogás, hemos establecido las condiciones necesarias para garantizar una combustión segura», añade. El proyecto tabuló la química del biogás compuesto por diferentes elementos y aplicó los resultados a la simulación de cámaras de combustión industriales.

«El uso de superordenadores es muy eficaz en la ejecución de software para simular diferentes fenómenos de combustión», explica el doctor Cela.

Palabras clave

HPC4E, energía, computación, petróleo y gas, biogás, energía eólica, turbinas, superordenador, dinámica de fluidos computacional, computación de alto rendimiento a exaescala
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