ReservoirFlow

ReservoirFlow هي مكتبة بايثون حديثة مفتوحة المصدر، طورها زكريا أبوقرين في شركة حساب. صُممت لدراسة ونمذجة عملية تدفق السوائل في الوسائط المسامية المتعلقة بأنظمة تخزين الطاقة تحت السطحية، ومحاكاة وهندسة المكامن. ReservoirFlow هو أول مُحاكي للمكامن يعتمد على نماذج الشبكات العصبية المُستندة إلى الفيزياء، وهو فريد من نوعه من حيث أنه يُتيح مقارنة ودمج الحلول التحليلية والعددية والعصبية (أي الحلول القائمة على الشبكات العصبية الاصطناعية). من المُخطط أن يكون ReservoirFlow منصةً مركزيةً بين التعليم والصناعة، حيث تُنفَّذ الأوراق العلمية وتُوزَّع بتنسيق قياسي وسهل الوصول، مع أمثلة برمجية، ودروس تعليمية، وتدريبات.

صُمم ReservoirFlow استنادًا إلى حزمة Python الحديثة لعلوم البيانات، والحوسبة العلمية، والتعلم الآلي، والتعلم العميق، بهدف دعم الحوسبة عالية الأداء، بما في ذلك تعدد المعالجة، والتوازي، ووحدة معالجة الرسومات (GPU)، ووحدة معالجة الرسومات الحرارية (TPU). خلال مهام الحوسبة التي نعتمدها على نماذج محاكاة كبيرة، سيتم تصميم وتنفيذ اختبارات أداء مكثفة بعناية لتقييم أداء برامج الحوسبة (أي الأطر) والأجهزة (مثل وحدات معالجة الرسومات). ستُستخدم نتائج هذه الاختبارات لتحسين أداء ReservoirFlow بشكل أكبر، ولتزويدنا بالمواد التي تتضمن توصيات حول أدوات وتقنيات وأطر الحوسبة المتاحة. من المخطط أن يدعم ReservoirFlow واجهات برمجة تطبيقات خلفية مختلفة، بما في ذلك NumPy وSciPy وJAX وPyTorch وTensorFlow والمزيد.

يُدمج ReservoirFlow محاكاة وهندسة المكامن في بيئة Python لتمكين الأتمتة في المجالات الذكية، حيث يُمكن للمهندسين والمتخصصين نشر نماذجهم في حاويات جاهزة لإجراء تحسينات آنية لأي بئر في الحقل. وعلى عكس برامج المحاكاة التجارية التقليدية، حيث تكون دراسات محاكاة المكامن معزولة نسبيًا، يُمكن التنبؤ بالإجراءات المهمة فورًا وإتاحتها لأجهزة الحقل لتنفيذها. وسنولي اهتمامًا خاصًا لتوفير حلول للمشاريع الصديقة للبيئة ذات الهدف الواضح المتمثل في خفض الانبعاثات. نحن ملتزمون بتوسيع نطاق أدواتنا لتغطية موضوع احتجاز الكربون وتخزينه (CCS)، وخاصةً تخزين ثاني أكسيد الكربون تحت الأرض. بالإضافة إلى ذلك، نتطلع إلى تغطية مجموعة أوسع من المواضيع في هندسة المكامن، بما في ذلك: تحليل الضغط العابر (PTA) وتحليل معدل الانتقال (RTA)، وتحسين استخلاص النفط (EOR)، وتحسين استخلاص النفط (IOR)، ومعادلة الضغط والحجم ودرجة الحرارة (PVT)، ومعادلة الحالة (EOS)، وغيرها.

يهدف مشروع ReservoirFlow إلى تحقيق بحث مفتوح عالي الجودة في مجال محاكاة وهندسة المكامن، لتوفير حلول تجمع بين قوة الحوسبة العلمية وقوة التعلم العميق لتطبيقات مختلفة، مثل الحوسبة العكسية، والاستيفاء، والاستقراء، وغيرها. فيما يلي بعض الأمثلة على المشكلات التي سيتم معالجتها مستقبلًا:

• إدارة المكامن في الوقت الفعلي وتحسين الإنتاج باستخدام الحوسبة السحابية وإنترنت الأشياء.

• التعلم التعزيزي لتحقيق استراتيجيات إنتاج أفضل لأهداف محددة (على سبيل المثال: تعظيم الاسترداد، وتسريع الإنتاج).

• مطابقة الأداء التاريخي باستخدام التعلم الآلي.

• الحوسبة المتقدمة بإستخدام وحدة معالجة الرسوميات (GPU) ووحدة معالجة الرسومات (TPU) والحوسبة الكمومية.

• التعلم الآلي العلمي بإستخدام الخلايا العصبية الموجهة بالقوانين الفيزيائية.

تُعد مكتبة محاكاة وهندسة المكامن مفتوحة المصدر ضمن نظام بايثون البيئي بالغة الأهمية للطلاب والجامعات والباحثين والمهندسين والممارسين. بخلاف النهج الاحتكاري الشائع في صناعة النفط والغاز، حيث تُقدم البرامج عادةً كصندوق أسود مغلق بتكلفة عالية، نخطط لجعل أدواتنا متاحة للجميع مجانًا، باستثناء الاستخدام التجاري الذي يتطلب تصريحًا صريحًا. نهدف إلى منح رعاتنا ترخيص الاستخدام التجاري مع مزايا أخرى، بما في ذلك التدريبات والميزات المخصصة والدراسات وغيرها. من ناحية أخرى، يسمح ترخيصنا للجامعات والطلاب والأكاديميين والباحثين باستخدام أدواتنا مباشرةً للتدريس أو النشر، مع مراعاة التوثيق المناسب. لذلك، يُعد نمو هذه الأداة نموًا إيجابيًا لمجتمع جديد نسعى إلى إنشائه. ومع ذلك، يتطلب هذا دعمًا كبيرًا لمواجهة التحديات القادمة التي نبحث عنها، انظر ادعمنا.