«Газпром нефть» разработала суперкомпьютер для создания цифровых моделей месторождений ( 1 фото )

«Газпром нефть» разработала суперкомпьютер для создания цифровых моделей месторождений Сибири и Арктики, способный обрабатывать свыше 100 Гбит в секунду, сообщает компания.

«Газпром нефть» построила в Санкт-Петербурге вычислительный кластер для создания цифровых двойников нефтяных месторождений. По скорости передачи данных между узлами он превосходит многие российские суперкомпьютеры. Новая распределенная система вычислений способна обрабатывать свыше 100 Гбит в секунду, что позволяет до 5 раз ускорить процесс цифрового моделирования»,  — отметили в «Газпром нефти».

Создание цифровых моделей месторождений помогает специалистам принимать более обоснованные инвестиционные решения, планировать будущую инфраструктуру активов и уровень добычи углеводородов. Суперкомпьютер необходим, так как обработка 3D-моделей требует анализа множества вариантов по физическим, инженерным и экономическим параметрам.

Вычислительный кластер создан специалистами научно-технического центра «Газпром нефти». В ближайшей перспективе он будет задействован для расчета наиболее эффективной модели освоения Оренбургского региона и Сахалина. В дальнейшем проект планируется использовать для повышения эффективности освоения активов «Газпром нефти» в арктическом регионе.

«Для сохранения технологического лидерства в российской нефтегазовой отрасли наша компания использует уникальные инструменты, оптимизирующие все бизнес-процессы. Мы внедряем технологии, позволяющие точнее и быстрее принимать взвешенные решения для рентабельной добычи сложных запасов. Новый вычислительный кластер — важный шаг в развитии ИТ-системы компании»,  — отметил директор по технологическому развитию «Газпром нефти» Алексей Вашкевич.

«Основой сети обмена данными стал продукт OmniPath от компании Intel. Расчеты производятся с использованием видеокарт (GPU), которые позволяют дополнительно увеличить скорость вычислений. Использование указанных технологических новинок позволило получить превосходство над большинством суперкомпьютеров в области решения задач по созданию гидродинамических моделей месторождений»,  — добавили в компании.