Abstract

CO2 sequestration and monitoring have become key in reducing CO2 emissions. their simulation at scale requires a fully integrated multi-physics platform based on multiphase flow, geomechanics and elastic wave propagation advanced solvers. Ensuring the safety and acceptability of CO2 geological storage requires to interconnect and couple all these different physics solvers together and build efficient workflows to simulate the injection and the monitoring of the evolution of the plume of CO2 into the saline aquifer, to model the geomechanical deformation of the subsurface and to improve the image of the plume of CO2, the reservoir properties and geometry. The setup of realistic uses case and demonstrators at scale will be mandatory to prove the value of our development and will target accelerator based exascale capability resources. With this goal in mind, an ambitious joint research project has been set up in 2022 by TotalEnergies and Inria, named “Makutu”, with the objective to extend the platform GEOSX originally designed for fluid flow simulation and geomechanical to seismic wave propagation in complex media. GEOSX is an open-source code managed by Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL), Stanford University and TotalEnergies, and hosted @ https://github.com/ GEOSX/GEOSX. Developed in C++, GEOSX is designed to target exascale systems on the top of a software architecture which supplies programming models and data structures for highly accelerated architectures. Advanced workflows using GEOSX are developed through python scripts. Numerical kernels are wrapped in python. This approach supplies the flexibility to implement use cases and applications including machine learning and advanced optimization libraries, all while keeping the high efficiency and scalability of the core GEOSX solver kernels.

In this work, we present the Makutu project, and its implications in terms of research and industrial impact. In particular, we show how such a close partnership has allowed to develop effective workflows integrating the different phases necessary for the modeling of the injection and monitoring of CO2, exploiting different algorithms requiring different computing powers. We will also discuss the perspectives and future goals of the collabo- ration, in which machine learning will play an important role to increase the efficiency of the workflows.

Bio

Henri Calandra is currently an expert in Digital and HPC for geosciences at TotalEnergies. He joined TotalEnergies in 1990 and has spent the past 32 years working in the development of seismic depth imaging algorithms and high performance computing.

Abstract

TBD

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Prof. Alfonso Valencia is ICREA research Professor, Director of the Life Sciences Department of the Barcelona Supercomputing Center, and Director of the Spanish National Bioinformatics Institute INB-ELIXIR-ES. His research interest is the development of Computational Biology methods and their application to biomedical problems. Some of the computational methods he developed are considered pioneering work in areas such as biological text mining, protein coevolution, disease networks and more recently modelling cellular systems (digital twins). He participates in some of the key cancer related international consortia. In terms of community services, he is one of the initial promoters of what is now the ELIXIR infrastructure, founder of the Spanish Bioinformatics network and founder member and former president of ISCB the professional association of Bioinformaticians and the Executive Editor of the main journal in the field (Bioinformatics OUP).

Abstract

Laser WakeField Acceleration (LWFA) can accelerate ultra-short electron bunches up to very high energies (from hundreds of MeV to several GeV). However, LWFA usually does not provide enough charge for most of the foreseen applications, especially if high beam quality and high energies are also required.
Recently, we have devised a novel injection scheme consisting of a solid target coupled to a gas jet to accelerate substantially more charge than conventional injection schemes, while preserving at the same time the quality of the beam. In 2022 we validated this concept with proof-of-principle experiments at the LOA (France), and with a large-scale Particle-In-Cell simulation campaign, carried out with the open-source WarpX code[1,2].  In this contribution, we will summarize the insights gained from these simulations, carried out on the most powerful supercomputers in the world, including Summit (OLCF, #5 in the Top500), Fugaku (Riken, #2 in the Top500), and Frontier (OLCF, #1 in the Top500).  A work describing the technical challenges that we addressed to make these simulations possible was awarded the Gordon Bell prize in 2022 [3].

1.  https://ecp-warpx.github.io/ (WarpX github repository)
2. A.Myers et al. Parallel Computing 108:102833, 2021
3. L.Fedeli et al. 2022 SC22: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC). IEEE Computer Society, 2022

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Résumé

La planétologie théorique moderne repose sur les simulations numériques magnétohydrodynamiques impliquant l’évolution de solides incompressibles dans des milieux magnétiques réactifs. Cette physique est également cruciale pour l’autre bout de la chaîne des origines de la vie, pour l’évolution des prébiotiques et des virus et est au cœur de grands problèmes industriels et sociétaux (combustion, mélange, climat, pollution, propagation des virus…). Je présenterai la stratégie développée par la communauté astrophysique française pour développer une nouvelle génération d’algorithmes avec des modules physiques pionniers capables de s’adapter aux contraintes techniques des nouvelles architectures Exascale GPU/CPU.

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Résumé

Le PEPR exploratoire DIADEM vise à développer de manière accélérée des matériaux innovants, performants, durables et issus de matières premières non critiques et non toxiques, en s’appuyant notamment sur la synthèse et la caractérisation à haut débit ainsi que sur les outils d’intelligence artificielle. Après une description générale du projet, la plateforme numérique DIAMOND sera présentée. Elle comprend une plateforme de codes et workflows ainsi qu’une infrastructure de bases de données.

Bio

57 ans, Directeur de Recherche au CEA, expert en modélisation multi-échelles des matériaux, coordinateur de la plateforme numérique du PEPR DIADEM, porteur de la Chaire Energies Durables EDF-Ecole polytechnique, co-auteur d’une centaine d’articles dans le domaine des défauts d’irradiation et de la plasticité à l’échelle atomique dans les métaux ainsi que des nano-particules en carbo-nitrure de bore.

Résumé

Le programme TRACCS, porté conjointement par le CNRS et Météo-France, fait partie des lauréats de la deuxième vague de l’appel à projets pour des Programmes et équipements prioritaires de recherche exploratoires. L’objectif de TRACCS (https://climeri-france.fr/pepr-traccs/) est de développer les outils qui permettront de développer, déployer, et passer à l’échelle les services climatiques. Ces services climatiques doivent être adossés aux meilleurs modèles de climat qui constituent des outils incontournables pour la compréhension et l’anticipation des impacts et risques climatiques. Développés initialement dans un cadre de recherche, ils deviennent progressivement des outils pour accompagner l’action climatique avec des informations quantitatives et pertinentes. Cependant, il est indispensable de continuer à les faire progresser sur les plans scientifique et technique, et de renforcer les équipes en charge de leur développement, évaluation et exploitation.

Les avancées technologiques en calcul intensif et le développement de l’intelligence artificielle représentent à la fois un risque sur la pérennité des modèles de climat et des opportunités à saisir pour les améliorer et accélérer la production de connaissances. En effet, du fait de leur complexité scientifique et technique, ces modèles numériques pouvant atteindre plusieurs millions de lignes de code ne peuvent être adaptés facilement à ces nouvelles architectures et des changements de paradigme de calcul sont nécessaires. Le programme TRACCS dédie une partie importante de ses ressources pour accompagner ces transitions.

Bio

Masa Kageyama est directrice de recherches au CNRS. Ses recherches portent sur la modélisation des changements climatiques passés et futurs. Elle est engagée depuis de nombreuses années dans le programme international de comparaison de simulations paléoclimatiques PMIP (Paleoclimate Modelling Intercomparison Project) et co-dirige, avec Olivier Boucher, le Centre de Modélisation du Climat de l’Institut Pierre-Simon Laplace. Elle porte le programme de recherches TRACCS avec Samuel Morin, directeur du Centre National de Recherches Météorologiques à Toulouse.