Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Speeding up multi-objective optimization of liquid fossil fuel reserve exploitation with parallel hybrid memory integration / Barbara Barabasz, Stephen Barrett, Leszek SIWIK, Marcin ŁOŚ, Krzysztof PODSIADŁO, Maciej WOŹNIAK // Journal of Computational Science ; ISSN 1877-7503. — 2019 — vol. 31, s. 126–136. — Bibliogr. s. 135–136, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2019-01-03
Autorzy (6)
- Barabasz Barbara
- Barrett Stephen
- AGHSiwik Leszek
- AGHŁoś Marcin Mateusz
- AGHPodsiadło Krzysztof
- AGHWoźniak Maciej
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 120452 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2019-06-04 |
| Tekst źródłowy | URL |
| DOI | 10.1016/j.jocs.2019.01.001 |
| Rok publikacji | 2019 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | Journal of Computational Science |
Abstract
In this paper, we show a hybrid parallelization method for reducing the computational cost of a solver using hybrid-memory parallel machines. We show how the hybrid parallelization can be utilized to speed up challenging computational applications. Namely, we focus on the liquid fossil fuel reservoir exploitation problem (LFFEP), the optimization inverse problem where we try to find the optimal locations of pumps and sinks during the oil exploitation technique with hydraulic fracturing to maximize the amount of oil and minimize groundwater contamination. In our simulations, we combine a hierarchical genetic search (HGS) with an isogeometric finite element method solver. © 2019 Elsevier B.V.
