Была создана в 2019 году и состояла из 12 молодых сотрудников лаборатории Электромагнитных полей и лаборатории Динамических проблем сейсмики. Первым заведующим лаборатории была кандидат физико-математических наук Штанько Екатерина Игоревна. Впоследствии исполняющим обязанности заведующего и заведующим с 2022 года стал кандидат физико-математических наук Марков Сергей Игоревич.
Основное направление научно-исследовательских работ лаборатории – развитие высокоэффективных вычислительных методов математической физики и программно-алгоритмического обеспечения для исследования физических процессов, протекающих в многомасштабных средах.
Сфера научной деятельности:
1. Многомасштабное математическое моделирование сопряжённых физических процессов, протекающих в анизотропных средах с фазоизменяющимися физическими свойствами.Научные достижения лаборатории:
1. Разработаны высокоэффективные вычислительные схемы для математического моделирования, ориентированные на использование нередуциронных математических моделей физических процессов, протекающих в гетерогенных средах с контрастными физическими свойствами
Информация в прессе:
В молодежной лаборатории ИНГГ СО РАН развивают эффективные методы математического моделирования В ИНГГ СО РАН развивают высокоэффективные алгоритмы численного моделирования электромагнитных полей в многомасштабных средахПубликации:
Shurina E.P., Itkina N.B., Arhipov D.A., Dobrolubova D.V., Kutishcheva A.Y., Markov S.I., Shtabel N.V., Shtanko E.I. Multiscale finite element technique for mathematical modelling of multi-physics processes in heterogeneous media // Mechan. Machine Science – V.119 – P.67–87 – 2022 Добролюбова Д.В., Шурина Э.П. Применение модифицированной вариационной постановки векторного метода конечных элементов для моделирования гармонического электрического поля в областях с криволинейными экранами // Вычислительные технологии – том 26 – № 3 – С. 26-41 – 2021 Epov M.I., Shurina E.P., Itkina N.B., Kutishcheva A.Y., Markov S.I. Finite element modeling of a multi-physics poro-elastic problem in multiscale media // Journal of Computational and Applied Mathematics – V. 352 – P. 1-22 – 20192. Совместно с институтом Теплофизики им. С.С. Кутателадзе СО РАН разработано программное обеспечение для изучения материалов с теплоаккумулирующими свойствами
Информация в прессе:
Сотрудники ИНГГ СО РАН принимают участие в крупном проекте по созданию материалов нового типаПубликации:
Markov S. I., Shurina E.P., Itkina N.B. Mathematical simulation of a heat transfer process in phase change materials // Communications in Computer and Information Science. – Vol.1304 – P. 62-79. – 20203. Реализованы различные сценарии формирования в лабораторных условиях гидратосодержащих образцов. Показана температурная зависимость скоростей продольных и поперечных волн, лабораторными и численными методами изучаются акустические, транспортные и температурные свойства гидратосодержащих образцов при изменении их фазового состава. Методом рентгеновской синхротронной микротомографии изучаются быстропротекающие динамические процессы в гидратосодержащих горных породах.
Информация в прессе:
В рамках новой лаборатории ученые ИНГГ СО РАН займутся численным моделированием гидратосодержащих пород Новосибирские ученые продолжают эксперименты по изучению газовых гидратовПубликации:
Dugarov G.A., Duchkov A.A., Manakov A.Yu. Acoustic properties of hydrate-bearing coal samples depending on temperature and water saturation type // Geophysics – V. 86 – I. 3 – P. 31-37 – 2021 Drobchik, A N., Nikitin, V.V., Fokin, M.I., Dugarov, G.A., Shevchenko, P.D., Deriy, A.L., Manakov A.Yu., Kuper K.E., Duchkov, A.A. Environmental cell for in situ X-ray synchrotron micro-CT imaging with simultaneous acoustic measurements // Journal of synchrotron radiation. V. 29 – Ⅱ. – 2022 Nikitin V.V., Fokin M.I., Dugarov G.A., Drobchik A.N., de Andra V., Shevchenko P.D., Manakov A.Yu., Duchkov A.A. Dynamic in situ imaging of methane hydrate formation in coal media // Fuel – V. 298 – 20214. Разработаны алгоритмы и программное обеспечения для определения эффективных физических характеристик анизотропных сред. Установлены границы применимости анизотропных и изотропных моделей транспортных и равновесных свойств образцов геологической породы в зависимости от фазового состава и типов источников возбуждения физических полей
Публикации:
Shurina E.P., Itkina N.B., Shtabel N.V., Shtanko E.I., Kutishcheva A.Yu., Markov S.I., Dobrolubova D.V. Determination of thermal, stiffness and electrical effective tensors in composite media // Journal of Computational and Applied Mathematics – Vol. 409 – Art. 114009 (21 p.) – 20225. Предложены новые алгоритмы восстановления трёхмерных дискретных геометрических моделей гидратосодержащих и флюидонасыщенных образцов геологических пород при использовании результатов рентгеновской томографии
Информация в прессе:
В ИНГГ СО РАН сделали еще один шаг на пути к виртуальной реальности в геофизических приложенияхПубликации:
Шурина Э.П., Добролюбова Д.В., Штанько Е.И. Специальные процедуры для работы с объектами со сложной внутренней структурой по стеку КТ-сканов // Cloud of Science – том 5 – № 1 – С. 40-58 – 2018 Nikitin V.V., Dugarov G.A., Duchkov A.A., Fokin M.I., Drobchik A.N., Shevchenko P.D., De Carlo F., Mokso R. Dynamic in-situ imaging of methane hydrate formation and self-preservation in porous media // Marine and Petroleum Geology – том 115 – 20206. Разработана библиотека высокоэффективных алгоритмов решения уравнения эйконала OpenST, оптимизированная для работы на современных многоядерных ЦПУ. Библиотека OpenST используется для расчета времен пробега сейсмических волн в программе ST3D, реализующей метод сейсмической томографии для построения скоростной модели геологического разреза на основе данных времен пробега сейсмических волн. Кроме того, она использовалась в плагинах сейсмической томографии, разрабатывавшихся для обрабатывающего пакета Prime от российской компании «Сейсмотек» для решения производственных задач компании «Газпромнефть-НТЦ» при освоении нефтегазовых месторождений. Алгоритмы, реализованные в библиотеке, также показали высокую эффективность при решении научных задач по обработке данных сейсмических наблюдений за регионом озера Байкал, существенно сократив время построения скоростной модели до 30 секунд на 4-х ядерном процессоре.
Информация в прессе:
В ИНГГ СО РАН создали эффективные плагины, которые помогли решить задачи «Газпромнефть-НТЦ»Публикации:
Никитин А.А. OpenST: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ // RU2020616592 А.А. Никитин, А.А. Дучков, И.Ю. Кулаков, Г.С. Чернышов ST3D: Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ // RU2020615981 Чернышов Г.С., Дучков А.А., Логинов Г.Н., Литвиченко Д.А., Никитин А.А. Подход к построению слоистой скоростной модели верхней части разреза по данным времен первых вступлений // Нефтяное хозяйство – № 1 – С. 26-31 – 20227. Разработан и реализован двухмодульный алгоритм определения скоростного строения верхней части геологического разреза, состоящий из помехоустойчивого алгоритма (модуля) построения дисперсионных кривых зависимостей фазовых скоростей сейсмических поверхностных волн по многоканальным данным линейной системы наблюдений и алгоритма (модуля) построения скоростной модели поперечной волны обращением дисперсионных кривых с применением искусственной нейронной сети (ИНС), позволяющий повысить точность обработки сейсмических данных и расширить границы применимости метода многоканального анализа поверхностных волн при решении задач инженерной и нефтегазовой сейсморазведки.
Публикации:
Serdyukov A.S., Yablokov A.V., Duchkov A.A., Azarov A.A., Baranov V.D. Slant f-k transform of multichannel seismic surface wave data // Geophysics – 2019. – V. 84. – № 1. – P. 19-24. Yablokov A.V., Serdyukov A.S., Loginov G.N., Baranov V.D. An artificial neural network approach for the inversion of surface wave dispersion curves // Geophysical Prospecting. – 2021. – V. 69. – №. 7. – P. 1405-1432.8. Предложен подход к построению 1D скоростной модели S-волны с количественной оценкой неоднозначности определяемых параметров (скорости S-волны и мощности слоёв) путём обращения фундаментальной моды фазовой скорости поверхностной волны с использованием ИНС и моделирования по методу Монте-Карло.
Публикации:
Yablokov A., Serdyukov A. Inversion of Surface Wave Dispersion Curves with Uncertainties Estimation Using Artificial Neural Network //83rd EAGE Annual Conference & Exhibition. – European Association of Geoscientists & Engineers, 2022. – Т. 2022. – №. 1. – С. 1-5. Яблоков А.В., Сердюков А.С. Оценка неоднозначности мультимодальной инверсии фазовой скорости поверхностной волны с использованием машинного обучения // Интерэкспо ГЕО-Сибирь - "Недропользование. Горное дело. Направления и технологии поиска, разведки и разработки месторождений полезных ископаемых. Экономика. Геоэкология": Материалы XVIII международной научной конференции (г. Новосибирск, 18-20 мая 2022 г.) – ИНГГ СО РАН – Новосибирск – 2022. – Т. 2. – №. 2. – С. 312-318.Образовательная деятельность:
Сотрудники лаборатории принимают активное участие в реализации учебного процесса для студентов Новосибирского государственного университета и Новосибирского государственного технического университета. Преподаваемые курсы: математическая физика, численные методы технической физики, численные методы математического анализа и линейной алгебры, вычислительная математика, параллельное программирование. Установлено тесное сотрудничество с кафедрами «Вычислительных технологий» и «Геофизических систем» Новосибирского государственного технического университета
