[发明专利]在执行EOS计算的指令受限算法中最优化矩阵和向量运算

说明书

相关申请的交叉参考

本申请是PCT/US2012/047890根据35U.S.C.371进入的国家阶段，该申请被公开为国际专利申请公开No.2013/039606，并提交于2012年7月23日。本申请要求美国临时专利申请61/535，131的权益，该申请提交于2011年9月15日，标题为OPTIMIZED MATRIX AND VECTOR OPERATIONS IN INSTRUCTION LIMITED ALGORITHMS THAT PERFORM EOS CALCULATIONS，在此为通用目的通过引用将其每个全文合并于此。

技术领域

本技术涉及具有最优化矩阵和向量运算的指令受限算法。具体地，本技术的示范实施例涉及用于执行状态方程（EOS）计算的系统和方法。

背景技术

本节意图介绍可以与所披露技术的实施例相关的现有技术的各种方面。本讨论相信可以有助于提供框架从而促进更优理解所披露技术的具体方面。因此应理解本节从这点阅读，而不必认可现有技术。

指令受限算法可以在各种工业中发生。例如指令受限算法可以在领域例如3D图形分析、加密、数据挖掘、压缩、信号处理、图像处理、链式法则评估、数值法例如有限元和有限体积分析、地震模式识别和状态方程（EOS）计算中发生。

EOS计算可以用来模拟可以对储层性能具有显著效果的相行为。石油混合物可以流过多孔介质的速率受相态数、每个相态的粘度和每个相态的密度影响。一般地，相行为和相性质是温度、压力和成分的函数。在一些情况下，与相行为相关的成分效果是微弱的并可以忽略。这可以伴随称为黑油的石油流体发生。模拟含黑油的储层可以称为黑油仿真。

在其他情况下，成分效果可以被解释。为解释成分效果，石油工业通常使用状态方程（EOS）。将具有成分效果的储层建模可以称为成分仿真。数个先进开采机制可以依靠相行为的成分效果。

EOS计算可以使成分仿真比黑油仿真可观地更低。EOS计算通常涉及确定相态数和每个相态的成分。尽管单个EOS计算执行的消耗低廉，但其可以在储层仿真的过程中重复数十亿次。因此EOS计算可以消耗总仿真时间的多于50%。此外EOS计算是计算密集的并且其成本可以随着混合物中组分数目增加而迅速提高。

为改进计算速度，并行储层仿真器可以使用。当使用并行化时，巨大问题被分成较小子问题，并然后在数个处理核心之间分配。子问题可以不是独立的，并且核心可以通信从而将其工作同步。核心可以通过共享存储器或通过高速网络同步。在并行计算环境中，存储器带宽和网络通信通常是速度限制因素。

D.Voskov和H.Tchelepi，“Tie-Simplex Based Mathematical Framework for Thermodynamical Equilibrium Computation of Mixtures with an Arbitrary Number of Phases”，Fluid Phase Equilibria，第283卷，2009，pp.1-11陈述基于连结线的并行化方法在成分流仿真中改进相行为表示的准确度和状态方程（EOS）计算的效率。对于不能融合的成分仿真，陈述该技术试验成分空间自适应列表以避免多余EOS计算中的大部分。然而,矩阵和向量运算没有最优化。

C.Rasmussen等人，“Increasing the Computational Speed of Flash Calculations with Applications for Compositional，Transient Simulations”，SPE Reservoir Evaluation and Engineering，第9卷第1册，2009，pp.32-38陈述在常规闪存计算中，仿真时间的大部分花费在稳定性分析上。陈述该技术判定在其调整时绕过稳定性分析，并且不在执行EOS计算的指令受限算法中最优化矩阵和向量运算。

E.Hendriks和A.Van Bergen，“Application of a Reduction Method to Phase-Equilibria Calculations”，Fluid Phase Equilibria，第74卷，1992，pp.17-34陈述对于特定热动力模型，求解涉及混合物相平衡的一组非线性方程的方程数可以减少。问题大小和计算工作可以通过变量变换来减小。另外，适当描述混合物相行为的减少变量的最小数目可以确定。然而在执行EOS计算的指令受限算法中的矩阵和向量运算没有被最优化。