油藏模拟软件的算法分析以及图形工作站/服务器硬件配置推荐25v2
油藏模拟(Reservoir Simulation)是一种高度复杂的多相流体、多孔介质中的数学建模与数值仿真问题,核心目标是预测油气藏中油水气的流动分布与采收率。涉及求解非线性偏微分方程组(Darcy定律 + 物质守恒),属于高计算量仿真。
藏模拟软件有Schlumberger的ECLIPSE、CMG的STARS、Chevron的CHEARS、科吉思的tNavigator、Open Porous Media Initiative的OPM,以及一些开源软件如MRST,每个软件的主要算法,例如ECLIPSE使用有限差分法,IMPES和全隐式方法。NEXUS也是有限差分和全隐式。CMG的STARS和GEM可能用有限体积法,隐式求解,特别是STARS处理热采。CHEARS基于有限元或有限差分。tNavigator使用有限体积法,并支持全隐式。OPM和MRST作为开源工具,使用有限体积或有限差分,MRST用MATLAB实现。
	
  
油藏模拟软件在算法、硬件需求和计算效率方面各有特点,以下是主要软件及其计算特点概述:
	 
	 
						  
					 
						软件名称 
					 
						算法 
					 
						CPU核数 
					 
						GPU支持 
					 
						内存需求 
					 
						硬盘与IO 
					 
						1 
					 
						Schlumberger ECLIPSE 
					 
						基于有限差分法(FDD),支持IMPES(隐式压力-显式饱和度)和全隐式求解器(FIM),处理黑油、组分及热采模型 
					 
						MPI,推荐16~64 核最佳 
					 
						不支持 
					 
						百万网格约需数十GB,十亿级模型需TB级分布式内存 
					 
						高速存储(SSD/NVMe),并行文件系统(如Lustre)优化IO,临时文件可达数百GB 
					 
						2 
					 
						INTERSECT 
					 
						控制体积有限差分(CVFDM),非结构网格支持 
					 
						MPI+OpenMP,推荐64~256核 
					 
						基于CUDA的线性求解器 
					 
						大规模模型需TB级内存 
					 
						高速存储 
					 
						3 
					 
						CMG 
					 
						(IMEX/STARS/GEM) 
					 
						IMEX:全隐式FDM、分裂法 
					 
						STARS:有限体积法(FVM),全隐式求解,专长热采(如蒸汽驱)。 
					 
						GEM:组分模型,支持EOS状态方程 
					 
						MPI,受限于算法,可能最优核数为24-128核 
					 
						GEM模块并行效果更好 
					 
						GEM部分版本支持GPU加速(如CUDA) 
					 
						十亿网格需数百GB至TB级 
					 
						高速存储,输出文件可能达TB级 
					 
						4 
					 
						tNavigator(Rock Flow Dynamics) 
					 
						有限体积法,全隐式求解,支持代理模型(如流线法)加速 
					 
						强GPU, 
					 
						CPU需求较低 
					 
						(如32-64核) 
					 
						广泛支持NVIDIA GPU 
					 
						,显著加速求解过程,4块GPU 
					 
						依赖GPU显存(如多块A100),模型较大时需高显存配置 
					 
						需高速IO,SSD阵列推荐,临时数据规模中等 
					 
						5 
					 
						开源软件OPM 
					 
						有限差分全隐式求解,支持黑油模型 
					 
						并行扩展性一般(≤16核) 
					 
						不支持 
					 
						  
					 
						  
					 
						6 
					 
						开源软件MRST 
					 
						基于MATLAB的有限体积法,适用于快速原型开发。 
					 
						单核为主 
					 
						无GPU支持 
					 
						内存需求低(中小模型) 
					 
						  
					
		
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
		
	
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
 
通用硬件建议
(1)GPU加速:tNavigator和CMG GEM部分模块支持较好,适合大规模隐式求解。GPU模型依赖显存容量(如NVIDIA A100 80GB)。
| 
				 软件  | 
			
				 支持 GPU  | 
			
				 GPU 加速功能  | 
		
| 
				 ECLIPSE  | 
			
				 不支持  | 
			
				 无 GPU 支持  | 
		
| 
				 INTERSECT  | 
			
				 支持部分  | 
			
				 基于CUDA的线性求解器  | 
		
| 
				 CMG  | 
			
				 实验性  | 
			
				 不正式支持生产级GPU加速  | 
		
| 
				 tNavigator  | 
			
				 完全支持  | 
			
				 完整CUDA支持,主要算法均有GPU实现  | 
		
| 
				 OPM Flow  | 
			
				 不支持  | 
			
				 CPU-only  | 
		
(2)内存:十亿网格模型需TB级分布式内存,
| 
				 模型规模  | 
			
				 内存需求  | 
			
				 特殊说明  | 
		
| 
				 小模型 <10M网格  | 
			
				 32~64GB  | 
			
				 标准配置即可  | 
		
| 
				 中型模型 10M~100M 网格  | 
			
				 128~256GB  | 
			
				 含大量井/组分场更吃内存  | 
		
| 
				 大模型/全场开发  | 
			
				 ≥512GB  | 
			
				 INTERSECT、CMG 多采用高密度集群  | 
		
(3)存储:NVMe SSD或并行文件系统(Lustre/GPFS)应对高IO需求,临时存储需数TB空间。
| 
				 项目  | 
			
				 建议配置  | 
			
				 原因  | 
		
| 
				 磁盘容量  | 
			
				 ≥2TB SSD  | 
			
				 模拟过程会生成大量 restart/data/log 文件  | 
		
| 
				 I/O 类型  | 
			
				 NVMe SSD或闪存阵列(更佳)  | 
			
				 迭代与中间数据频繁写入,影响仿真效率  | 
		
(4) 核数平衡:超500核可能因通信开销导致效率下降,需结合网格规模和算法隐式程度优化。
	
本地工作站或集群配置建议
本地高端工作站(中型模型)
| 
				 资源  | 
			
				 配置建议  | 
		
| 
				 CPU  | 
			
				 Intel Xeon W-3565X ≥32 核,AMD Threadripper 7900  | 
		
| 
				 GPU  | 
			
				 NVIDIA A100 80GB/RTX 4090 48GB,数量1~2块 (仅tNavigator有用)  | 
		
| 
				 内存  | 
			
				 256~512 GB DDR5 ECC  | 
		
| 
				 存储  | 
			
				 NVMe SSD ≥2TB,建议 RAID-0  | 
		
| 
				 网络(集群版)  | 
			
				 InfiniBand ≥100Gbps,RDMA支持(如INTERSECT)  | 
		
基于CPU计算推荐配置25v2
	 
	 
						No 
					 
						机型 
					 
						配置规格 
					 
						报价 
					 
						备注 
					 
						1 
					 
						UltraLAB A350 15364-MBB  
					 
						intel Ultra 265K超频处理器(共计16核,其中8核5.3GHz,12核3.8GHZ)/64GB DDR5 /Quadro T1000 /2TB SSD系统盘+8TB数据盘/塔式(1200w)/27寸4K图显  
					 
						29,500  
					 
						小规模 
					 
						2 
					 
						UltraLAB A350 157128-MBB  
					 
						intel Ultra 285K超频处理器(共计24核,其中8核5.7GHz,16核4.0GHz) /128GB DDR5 /Quadro
  T1000 /2TB SSD系统盘+1TB缓存+ 16TB数据盘/塔式(1200w) /27寸4K图显  
					 
						35,500  
					 
						小规模 
					 
						3 
					 
						UltraLAB A350  157192-MCB  
					 
						intel Ultra 285K超频处理器(共计24核,其中8核5.7GHz,16核4.0GHz)/192GB DDR5 /RTX A2000 /4TB SSD系统盘+16TB数据盘/塔式(1200w)
  /27寸4K图显  
					 
						41,500  
					 
						中小规模 
					 
						4 
					 
						UltraLAB GT430P 151256-PCB  
					 
						Xeon W9-2475X超频处理器(20核5.1GHz)/工业级大排量水冷模块/256GB
  DDR5 /RTX A2000 6GB /4TB NVME SSD系统盘+16TB数据盘/双塔式(1600w)/27寸4K图显  
					 
						70,500  
					 
						中大规模 
					 
						5 
					 
						UltraLAB GT430P 149256-PCB  
					 
						Xeon W9-2495X超频处理器(24核4.9GHz )/工业级大排量水冷模块/256GB DDR5 /RTX A2000 6GB /4TB NVME SSD系统盘+16TB数据盘/万兆光口/双塔式(1600w)/27寸4K图显  
					 
						72,000  
					 
						中大规模 
					 
						6 
					 
						UltraLAB GT430P 148256-PCC  
					 
						Xeon W9-3465X超频处理器(28核4.8GHz )/工业级大排量水冷模块/256GB DDR5 /RTX A2000 6GB /4TB NVMESSD系统盘+16TB数据盘/万兆光口/双塔式(1600w) /27寸4K图显  
					 
						83,900  
					 
						中大规模 
					 
						7 
					 
						UltraLAB GT430P 143512-PDC  
					 
						Xeon W9-3495X超频处理器(56核4.5GHz )/工业级大排量水冷模块/512GB
  DDR5 /RTX A4000 16GB /7.68TB NVME系统盘+16TB数据盘/万兆光口/塔式(1200w)/27寸4K图  
					 
						131,000  
					 
						中大规模 
					 
						7A 
					 
						UltraLAB EX660i 227384-PDC  
					 
						2颗Xeon 金6530(64核2.7GHz~4.0 GHz )/384GB DDR5 /RTX
  A4000 16GB /7.68TB NVME系统盘+16TB数据盘/塔式(1500w)/27寸4K图显  
					 
						79,990  
					 
						中大规模 
					 
						7B 
					 
						UltraLAB EX660i 236512-PDC  
					 
						2颗Xeon 铂金8462Y+(64核3.6GHz~4.1GH z)/512GB DDR5 /RTX
  A4000 16GB /7.68TB NVME系统盘+16TB数据盘/塔式(1500w)/27寸4K图显  
					 
						113,500  
					 
						中大规模 
					 
						7C 
					 
						UltraLAB GA660M 244768-PDC  
					 
						2颗AMD EPYC 9375F(64核4.4GHz~4.8GH z)/768GB
  DDR5 /RTX A4000 16GB /7.68TB NVME系统盘+16TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						145,000  
					 
						大规模 
					 
						8 
					 
						UltraLAB GX660M 2301T-PDC  
					 
						2颗Xeon 铂金8558(96核3.0GHz~4.0G Hz)/1TB DDR5 /RTX A4000 16GB/8TB NVME系统盘+16TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						159,000  
					 
						大规模 
					 
						8A 
					 
						UltraLAB GA660M 2441T-PDC  
					 
						2颗AMD EPYC 9475F(96核4.4GHz~ 4.8GHz)/1.5TB
  DDR5 /RTX A4000 16GB /8TB NVME系统盘+20TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						208,000  
					 
						超大规模 
					 
						9 
					 
						UltraLAB EA650i 2301T-PDC  
					 
						2颗AMD EPYC 7773X(128核3.0GHz~ 3.7GHz)/1TB
  DDR5 /RTX A4000 16GB /8TB NVME系统盘+20TB数据盘/塔式(1200w)/27寸4K图显  
					 
						88,000  
					 
						超大规模 
					 
						9A 
					 
						UltraLAB GA660M 2451T-PDC  
					 
						2颗AMD EPYC 9575F(128核4.5GHz~ 5.0GHz)/1.5TB
  DDR5 /RTX A4000 16GB /8TB NVME系统盘+20TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						235,000  
					 
						超大规模 
					 
						9B 
					 
						UltraLAB GX660M 2291T-PDC  
					 
						2颗Xeon 铂金8592+(128核2.9GHz~ 3.9GHz)/1TB DDR5 /RTX A4000 16GB /8TB NVME系统盘+20TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						233,000  
					 
						大规模 
					 
						9C 
					 
						UltraLAB GX660M 2291T-PEC  
					 
						2颗Xeon 铂金8592+(128核2.9GHz~ 3.9GHz)/1.5TB DDR5 /RTX
  A4000 16GB /15.36TB NVME系统盘+20TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						279,990  
					 
						超大规模 
					 
						10 
					 
						UltraLAB EA660i 2341T-PEC  
					 
						2颗AMD EPYC 9654(192核3.45GHz~ 3.7GHz)/1.5TB
  DDR5 /RTX A4000 16GB /15.36TB NVME系统盘+20TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						182,000  
					 
						超大规模 
					 
						10A 
					 
						UltraLAB GA660M 2341T-PEC  
					 
						2颗AMD EPYC 9684X(192核3.45GHz~ 3.7GHz,大缓存)/1.5TB
  DDR5 /RTX A4000 16GB /15.36TB NVME系统盘+20TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						225,000  
					 
						超大规模 
					 
						10B 
					 
						UltraLAB GA660M 2412T-PEC  
					 
						2颗AMD EPYC 9655(192核4.1GHz~ 4.5GHz)/2.3TB
  DDR5 /RTX A4000 16GB /15.36TB NVME系统盘+20TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						299,990  
					 
						超大规模 
					 
						11 
					 
						UltraLAB GA660M 2402T-PEC  
					 
						2颗AMD EPYC 9755(256核4.1GHz,大缓存)/2.3TB
  DDR5 /RTX A4000 16GB /15.36TB NVME系统盘+20TB数据盘/双塔式(2000w)/27寸4K图显  
					 
						320,000  
					 
						超大规模 
					
		
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
			
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
				 
		
	
					 
				
					 
				
					 
				
					 
				
					 
			
 
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