Un problème courant avec les puits d'huile est qu'ils peuvent être secs même lorsque des mesures basées sur le son disent qu'il y a encore de l'huile là-bas. Une équipe de la Penn State University a utilisé le supercalculateur phare de Pittsburgh Supercomputing Center (PSC) pour ajouter une dimension temporelle à ces mesures sismiques, ainsi que pour analyser comment l'huile amortit le volume du son qui se déplace à travers elle. Leur analyse préliminaire suggère que les structures de roches cachées dans les réserves d'huile empêchent tout le pétrole d'être pompé. Ils augmentent maintenant leur travail pour lutter contre les champs de pétrole de taille réaliste.
Compte tenu de toute la complexité de la recherche d'huile dans des endroits plus éloignés et plus profonds, nous devons forer plus intelligemment. Les déchets étaient toujours chers, mais aujourd'hui, il est particulièrement important d'être aussi propre et efficace que l'extraction du pétrole et du gaz.
Les experts utilisent le mouvement du son à travers la Terre pour repérer où les dépôts d'huile devraient être. Ces mesures nous indiquent également la taille approximative d'une réserve donnée. Pourtant, il est courant pour un puits de se sécher après que seulement une fraction de son huile suspectée a été pompée. Le Tieyuan Zhu de Penn State et ses étudiants et les camarades postdoctoraux voulaient comprendre pourquoi – et développer des mesures plus précises de la quantité d'huile qu'un puits donné produira réellement.
« Nous avons en fait testé … les données de la mer du Nord. Vous savez, ils ont commencé à percer en 2008, et sur la base de leur estimation … ils pouvaient produire de l'huile pendant 20 ans, 30 ans. Mais malheureusement, après deux ans, il n'y avait rien. Leur puits est sec. Ils sont devenus confus. Où est l'huile? Le grand problème est en fait la complexité de la géologie dans le réservoir », dit Tieyuan Zhu.
L'approche de l'équipe, étudiant plus d'aspects des données provenant de mesures sonores que précédemment, nécessiterait plus de puissance de calcul. En outre, ils auraient besoin d'une grande mémoire pour stocker des parties du problème dans les processeurs de l'ordinateur sans les voyages à temps coûteux au stockage de données. Les Bridges-2 de PSC ont été la réponse à ce problème, grâce à une allocation d'accès, le réseau NSF de sites informatiques.
L'huile ne se situe pas dans les piscines sous terre. Quand il est présent, il est imprégné de rocher poreux. Les transmissions de roches solides sonnent plus facilement que la roche baignée d'huile. Ainsi, les experts peuvent repérer les réserves d'huile par la façon dont ils ralentissent le son qui les traversent. Tout comme une échographie médicale, ces méthodes sismiques produisent des images 3D de l'endroit où se trouve cette roche à huile.
Malgré ces cartes sophistiquées, les Wells ont été forés sur la base de ces images sont souvent courtes. L'équipe de Zhu a estimé qu'il y avait littéralement des parties de l'image que l'imagerie 3D ne capturait pas. Ils soupçonnaient que l'obtention d'images des mêmes réserves à différentes dates – ajoutant du temps pour créer une sorte d'animation 4D – aiderait à créer une image plus précise.
Une autre pièce du puzzle consisterait à inclure plus de caractéristiques des données sismiques dans l'analyse. Auparavant, les réserves de pétrole ont été repérées par le temps plus long qu'il faut du son pour les traverser. À ces données de temps, les scientifiques de Penn State ont ajouté l'amplitude du signal – comment l'huile a amorti son volume.
Tout cela a posé des problèmes de calcul. L'ordinateur aurait besoin de nombreux processeurs rapides pour croquer les calculs dans un délai raisonnable. Mais il aurait également besoin de stocker temporairement des parties du problème dans sa mémoire – comme la RAM dans un ordinateur portable – afin qu'il n'ait pas besoin de continuer à revenir pour lire les données stockées, ce qui ralentit tout.
Les ponts-2, avec plus d'un millier de puissants unités de traitement central (CPU) dans ses nœuds de mémoire réguliers, pourraient fournir la vitesse. Il pourrait également fournir la mémoire, car ses nœuds CPU se présentent chacun entre 256 et 512 gigaoctets de RAM, huit à 16 fois plus qu'un ordinateur portable de jeu haut de gamme.
« Nous avons deux post-doctorants et également un étudiant diplômé utilisant Bridges-2 … La première phase de l'utilisation de Bridges-2 a été de paralléliser notre code de recherche … et de le rendre plus pratique … La deuxième phase est vraiment de mettre en œuvre le code des données sur le terrain … PSC m'a garanti cent mille heures informatiques, et aussi la mémoire pour stocker mes données, mes données sur le terrain … qui ne peuvent tout simplement pas être réalisées avec nos ressources locales (Ressources). » dit Zhu.
Les mesures répétées de l'équipe et l'analyse élargie ont produit PayDirt. Ils ont constaté que les images étaient cartographiées par le temps seul, en une seule mesure, les structures manquées dans la réserve d'huile. Certaines de ces structures, comme une couche de roche plus solide dans la réserve, n'affecteraient pas suffisamment la vitesse du son pour être détectée. Mais cela empêcherait un puits de sucer l'huile en dessous.
La solution, dans certains cas, était simple. Percez un peu plus profondément et le reste de l'huile serait accessible. Les scientifiques ont rapporté leurs résultats dans la revue Géophysique en septembre 2024, avec un résultat plus étendu publié dans la même revue en avril 2025.
Le rapport actuel n'était qu'une preuve de concept pour leur approche dans une zone géologique limitée, environ 9 miles carrés. Actuellement, l'équipe étend ses calculs à plus de nœuds, afin que la méthode puisse produire des cartes précises pour des zones beaucoup plus grandes, des dizaines de miles carrés. Une autre option du groupe de Zhu peut explorer pour augmenter leur travail consiste à utiliser les nœuds de mémoire extrêmes de Bridges-2, qui ont 4 000 gigaoctets de RAM chacun.
