Лаборатория математического моделирования многофизичных процессов в нативных и искусственных многомасштабных гетерогенных средах
multiphase-modeling
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.
2. Развитие современных высокоэффективных вычислительных схем конформных и неконформных многомасштабных методов конечных элементов для математического моделирования физических процессов.
3. Разработка подходов к обработке данных высокоразрешающей рентгеновской компьютерной томографии с использованием нейронных сетей и других методов.
4. Развитие алгоритмов построения цифровых моделей гетерогенных сред при использовании данных рентгеновской томографии.
5. Методы численной гомогенизации многомасштабных гетерогенных сред с анизотропными физическими свойствами.
6. Разработка параллельных алгоритмов решения уравнения эйконала для вычисления полей времен пробега сейсмических волн и их эффективная программная реализация для применения в задачах сейсмической томографии.
7. Развитие алгоритмов спектрального анализа и инверсии сейсмических поверхностных волн с применением вейвлет-преобразования и искусственных нейронных сетей.
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
2. Совместно с институтом Теплофизики им. С.С. Кутателадзе СО РАН разработано программное обеспечение для изучения материалов с теплоаккумулирующими свойствами
3. 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.
4. 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
5. Предложены новые алгоритмы восстановления трёхмерных дискретных геометрических моделей гидратосодержащих и флюидонасыщенных образцов геологических пород при использовании результатов рентгеновской томографии
6. 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.
7. 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.
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
Кутищева А.Ю.Численное моделирование эволюции упругих волн в предварительно напряженной среде // Актуальные проблемы прикладной математики и механики: Тезисы докладов XIII Всероссийской конференции с элементами школы молодых ученых, посвященной памяти акад. А.Ф. Сидорова (пос. Джанхот, 2-8 сентября 2024 г.) – Институт математики и механики УрО РАН им. Н.Н. Красовского – Екатеринбург – С. 31-32 – 2024
