Transcript Суперкомпьютерные технологии в научных исследованиях и
«СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ» (СКТЕММ-2011) УГАТУ
Суперкомпьютерные технологии в научных исследованиях и учебном процессе УГАТУ
Газизов Р.К.
(Уфимский государственный авиационный технический университет, УГАТУ) г. Якутск, СВФУ, 29 ноября 2011
Содержание доклада 1. Развитие кластерных систем в УГАТУ.
2. Использование кластерных систем.
3. Подготовка кадров.
УГАТУ
Динамика роста вычислительных мощностей кластерных систем УГАТУ
Динамика пиковой производительности, Гфлопс
УГАТУ
100000 +266x2xXeon5300 10000 +12xAthlonXP-3000 1000 +32x2xPIII-1000 100 12xAlpha21164 5x2xPIII-500 10 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
R
peak
R
max
Суперкомпьютер УГАТУ (2007 г.)
= 19.86
Тфлопс = 15.33 T флопс (77.2%) № 25 в ТОП 50 ( сентябрь 2011 г.)
УГАТУ
532 четырехядерных процессора Intel Xeon 5300 2.33 ГГц 266 двухпроцессорных узлов полная оперативная память 2.15 ТБ (8ГБ на узле) дисковая память 26.7 ТБ ленточная библиотека 8.8 ТБ коммуникационная среда – Infiniband (10 Гбит/с) операционная система
–
RedHat Enterprise Linux 4.4
потребляемая мощность 100 КВт область применения – научно проектные работы и учебный процесс.
ТОП50: суперкомпьютер УГАТУ
УГАТУ
Лицензионное прикладное ПО
1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 4 1 2 3 4 5 № 1 2 Программный продукт
ANSYS
ANSYS Academic Research ANSYS Academic Research LS-DYNA ANSYS Academic Research HPC ANSYS Academic Research LS-DYNA HPC ANSYS Academic CFD Turbo Tools
CD-adapco
STAR-CD for classroom STAR CCM+ for classroom STAR-CAD/Solid Works for classroom STAR-CD STAR-CCM+ STAR/HPCdomains ES-ICE
Mathworks
MATLAB Classroom Simulink Classroom Tools and Toolboxes Classroom MATLAB Distributed Computing Server Academic
Maplesoft
Maple Universities Academic HPC-Grid Cluster Edition Кол-во лицензий
50 50 390 128 25 1 25 25 64 32 1 12 12 12 4 4 32 1
УГАТУ
Сервер лицензий прикладного ПО
УГАТУ
Суперкомпьютер Рабочие места Сервер лицензий
Компьютерное моделирование в конструкциях и аппаратах нефтедобычи УГАТУ
1.
2.
3.
Расчет узла смешения в транспортировки нефти и газа.
системе совместной Моделирование гравитационного разделения трехфазной смеси в нефтегазоводяном сепараторе.
Исследование нестационарных режимов работы компактного циклонного мультифазного сепаратора.
(совместно с ООО «РН-УфаНИПИНефть»)
Расчет узла смешения в системе совместной транспортировки нефти и газа УГАТУ Задача:
исследовать устойчивость работы узла смешения
Вход газа Диаметр 700 мм Расход газа 6966800 м 3 /сут при н.у. (v=7.58м/с) Вход нефти Диаметр 500 мм Расход нефти 19208 м 3 /сут.
(v=1.13м/с) Выход Диаметр 800мм Давление в узле смешения 27,5 атм Температура 25 С Расчётная сетка ANSYS CFX содержит 330056 ячеек
Компьютерное моделирование в задачах нефтедобычи Колебания поверхности раздела фаз в наклонной трубе УГАТУ
Расчет узла смешения в системе совместной транспортировки нефти и газа УГАТУ
Моделирование гравитационного разделения трехфазной смеси в нефтегазоводяном сепараторе
УГАТУ
Цель:
сравнение эффективности двух конструкций сепараторов непрерывного действия с разным количеством перегородок. Сепараторы имеют форму горизонтального цилиндра, первый имеет три перегородки, второй — одну.
Результат:
показано, что более эффективной является конструкция сепаратора с тремя перегородками.
Моделирование компактного многофазного циклонного сепаратора Предназначен для раздельного учета продукции скважины: жидкость - газ.
УГАТУ Принципиальная схема сепаратора Принцип действия
За лопаточного колеса организуется закрутка потока, в результате смесь делится на компоненты различной плотности (жидкость газ).
счет тангенциального подвода и После отдельного замера компоненты потока объединяются для последующей транспортировки.
Проблема
Установленный на месторождении «Ванкор» сепаратор не обеспечивает измерения продукции.
заявленную степень сепарации, что приводит к ошибкам На выходе из сепаратора объемное содержание газа в нефти превышает 5 %.
Моделирование компактного многофазного циклонного сепаратора Внешний вид сепаратора УГАТУ
Моделирование многофазного циклонного сепаратора Геометрическая и сеточная модели УГАТУ Свойства сред Нефть:
Плотность = 889 кг/м 3 , Вязкость = 0.015 Па·с.
Газ:
Вязкость = 1,18510 -5 Па·с
Параметры потока Вход:
Расход 1 500 м 3 / сут; Газ. фактор 100-300 м 3 / м 3
Выходы:
Давление 14-15 атм
207 тыс. многогранных ячеек
Моделирование компактного многофазного циклонного сепаратора
Газовый фактор: R=100 R=300 R=500 R=1000
УГАТУ
Показано, что резкое повышение газового фактора при неизменном положении нижнего клапана приводит к падению уровня жидкости в сепараторе со скоростью 0.4…0.8 м/с при перепаде давлений на выходе от 0,5 до 1,5 атм.
В результате возможно образование газовой воронки, нарушающей режим работы сепаратора.
Время образования газовой воронки составляет 1 – 2 сек.
Компьютерное моделирование в задачах нефтехимпереработки УГАТУ
1.
2.
Моделирование двухфазного течения в аппарате окисления нефтяных остатков.
Моделирование вспенивающегося установки полистирола насыщения расплава.
для производства методом прямого
(совместно с ОАО «Салаватнефтеоргсинтез»)
Моделирование двухфазного течения в аппарате окисления нефтяных остатков Схема колонны окисления
Газы окисления Колонна окисления Р ≈ 0,1 МПа воздух Т ≈ 80 о С; V = 1700-3830 нм 3 /час; Р = 0,4-0,6 МПа п/гудрон Т = 130-190 о С; V = 11-24 м 3 / час; Р = 0,3-0,6 МПа 3800 мм 2800 мм Рециркулят Т = 180-210 о С; V = 5,3-10,7 м 3 / час Т = 230-285 о С Стакан воздух Переокисленный битум Т ≈ 280 о С Диспергатор
УГАТУ
Проблема:
нестабильная работа окислительной колонны и неудовлетворительное качество продукта (гудрона).
Причина:
устройство смешения не обеспечивает требуемых параметров процесса.
Решение:
оптимизация конструкции смесительного устройства с помощью моделирования движения воздушного потока через слой гудрона в окислительной колонне с различными вариантами конструкции смесителя.
Моделирование двухфазного течения в аппарате окисления нефтяных остатков УГАТУ Объемная доля гудрона при различных конструкциях смесителя
Исходная конструкция Смеситель-конус Расширенные сопла Смеситель шнек
Результат:
конструкция со смесителем- шнеком максимально умень шает заброс гудрона и обеспечивает эффективную работу колонны
Моделирование установки для производства вспенивающегося полистирола УГАТУ
Придание огнестойкости вспененному полистиролу происходит благодаря синтетической добавке – т. н. мастербатч (МВ).
Проблема:
при прохождении смеси полистирола с МВ через теплообменник и смеситель не достигалось равномерное смешение компонентов на выходе
Моделирование установки для производства вспенивающегося полистирола УГАТУ
Задача: модификация узла смешения установки по производству полистирола требуемого смеси.
для уровня обеспечения гомогенности
Моделирование установки для производства вспенивающегося полистирола УГАТУ Решение:
модернизация устройства подвода МВ (что значительно менее затратно, чем установка дополнительного смесителя и реконструкция всей линии).
полистирол мастербатч
Моделирование установки для производства вспенивающегося полистирола УГАТУ Результаты моделирования – одиночный впрыск
Моделирование установки для производства вспенивающегося полистирола УГАТУ Результаты моделирования – множественный впрыск
Моделирование процесса линейной сварки трением
(совместно с ОАО УМПО) УГАТУ
Моделирование процесса линейной сварки трением
•
Применение линейной сварки трением
Автомобильная промышленность • Авиация
УГАТУ
• • Преимущества: • нет необходимости в тщательной обработки области контакта; низкие энергозатраты; • • возможность сваривать сложные конструкции; высокая прочность сварного соединения.
Моделирование процесса линейной сварки трением Process Development System (PDS) УГАТУ
Изготовитель: ACB, Nantes, France.
Параметры: • амплитуда: ±0.2 – ±4 мм, • частота: 15 – 75 Гц, • осадка: 0.5 – 5 мм, либо прижимная сила: до 60 кН
Моделирование процесса линейной сварки трением Manufacturing Development System (MDS) УГАТУ
Изготовитель: ACB, Nantes, France.
Моделирование процесса линейной сварки трением Сваренные образцы УГАТУ
Моделирование процесса линейной сварки трением Стадии процесса ЛСТ
нагрузка движение + нагрузка = трение движение нагрев в области контакта пластическая фаза останов движения и проковка
УГАТУ *www.acb-ps.com
Моделирование процесса линейной сварки трением Пример цикла линейной сварки трением УГАТУ
Моделирование процесса линейной сварки трением Замедленное движение 1/50 УГАТУ
Моделирование процесса линейной сварки трением
УГАТУ Постановка задачи
Моделирование процесса ЛСТ до достижения значительных пластических деформаций.
Движение верхней грани верхнего образца по закону: Нижняя грань нижнего бруска жестко закреплена.
Размеры каждого бруска • 26мм×13мм×5мм Рассматривается адиабатический процесс.
• • А = 2мм f = ω/2π = 50 Гц Приложенное давление • P = 340 МПа (~35 кН) Материал • титановый сплав ВТ6 Коэффициент трения: •
Моделирование процесса линейной сварки трением Моделирование ЛСТ
• Особенности моделирования процесса ЛСТ: – – большие градиенты температур и напряжений, высокая скорость протекания процесса • Достаточно большой объем вычислительных ресурсов, необходимых для проведения моделирования • Необходимость использования многоядерных и многопроцессорных вычислительных систем
УГАТУ
Моделирование процесса линейной сварки трением Моделирование ЛСТ в DEFORM-3D УГАТУ
Моделирование изготовления полой лопатки
(совместно с ОАО УМПО) УГАТУ
Моделирование изготовления полой лопатки УГАТУ Преимущества использования полой лопатки
• • • получение облегченных итоговых конструкций, таких как блиски авиационных двигателей; увеличение массы полезной нагрузки; увеличение максимальной скорости полета и маневренности ЛА.
Моделирование изготовления полой лопатки УГАТУ Моделирование изготовления полой лопатки в режиме обычных деформаций (DEFORM-3D)
Моделирование изготовления полой лопатки УГАТУ Моделирование изготовления полой лопатки в режиме сверхпластичности (DEFORM-3D)
УГАТУ
Создание пакета моделирования фильтрационных течений в пористых средах
(совместно с ООО «РН-УфаНИПИнефть»)
Этапы развития сотрудничества
УГАТУ
2003 – начало разработки симулятора 2005 – MPI-версия для схемы IMPES 2006 – OpenMP-версия для полностью неявной (Fully Implicit) схемы 2006 – начало работы над MPI-версией для схемы Fully Implicit 2007 – сертификация программного комплекса BOS (тесты SPE) 2008 – параллельная версия 2009 – использование GPU
Особенности пакета NGT BOS
•
Гидродинамический симулятор
• 1-3 фазные Black-oil модели • Расчет на сетках с различной геометрией (блочно-центрированная, геометрия угловой точки) • Модели скважины (горизонтальные, эффекты перетока) • Модели трещины •
Модуль препроцессинга
•
Модуль постпроцессинга
•
Клиент-серверный интерфейс для запуска расчетов на кластере
•
Сертифицирован на тестах SPE УГАТУ
Параллельная версия симулятора (MPI)
SPE10x4 Model (4 млн. активных ячеек)
100
УГАТУ
10 результат идеал 1 1 2 4 8 16
Количество процессов
32 48
Проблемы адаптации гидродинамической модели резервуара
Реальная история разработки месторождения Геофизические данные неизвестные параметры (начальное приближение)
Модель резервуара
пористости, проницаемости, относительные фазовые проницаемости, ...
УГАТУ
Предобработка (выделение параметров) Необходимо подобрать неизвестные параметры так, чтобы невязка была минимальной Моделирование невязка (качество модели)
Q
Постобработка параметров
Алгоритм адаптации
Гибридный генетический алгоритм с использованием нейронной сети (ГА+НС)
УГАТУ
Кластер
...
расчетные значения {
y
calc }
Вычисление целевых функций
исторические значения {
y
obs } Симулятор Симулятор Симулятор Симулятор {
X
1 }
Начальная популяция решений
варианты параметров {
X
}
Оптимальное решение Основной ГА
прогноз оптимального решения
X
opt эволюционный поиск
Вспомогательный ГА
область поиска {
X
a
, X
b
} варианты параметров {
X
} аппроксимация целевой функции {
Q
} значения целевых функций {
Q
}
Формирование обучающего множества и области поиска Обучающее множество приближенных решений
{
X
l
, Q
l
} обучение Для аппроксимации целевой функции используется радиально базисная нейронная сеть (РБНС)þ Полное использование информации, появляющейся в процессе оптимизации, для обучения НС
Нейронная сеть
Возможность скачкообразного улучшения решения нейросетевым контуром Случайная генерация начальной популяции решений эволюционный поиск
Следствие: снижение ресурсоемкости задачи адаптации
Образовательный процесс
УГАТУ
1.
Студенты специальностей «Прикладная математика» и «Прикладная математика и информатика» 4 семестр
– «
Основы параллельного программирования» 6 семестр 7 семестр – «Архитектура ЭВМ» – «Системное ПО многопроцессорных вычислительных систем» 8 семестр – «Методы и средства параллельного программирования» «Компьютерное моделирование» 9 семестр – «Вычислительные алгоритмы линейной алгебры»
Образовательный процесс
2. Студенты факультета информатики и робототехники специальность 220100 – Вычислительные машины, комплексы и сети 8 семестр
– «
Основы суперкомпьютерных технологий» 3. Магистранты факультета «Авиационные двигатели» 9 семестр – «Основы суперкомпьютерных технологий» 10 семестр – «Основы компьютерного моделирования технических систем»
УГАТУ
В 2005 г. примерно 30 выпускников УГАТУ владели параллельным программированием.
В 2006-2008 г.г. – около 60 человек.
В 2010-2011 г.г.
–
около 120
.
Международная конференция «CКТЕММ-2011» г. Якутск, СВФУ, 28-30 ноября 2011 г.
УГАТУ