Численное моделирование упругих волновых явлений сеточно-характеристическим методом на химерных расчетных сетках

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Решение прикладных задач сейсмической разведки и ультразвуковой дефектоскопии сопровождается применением компьютерного моделирования. Это ставит перед учеными задачу по разработке новых модификаций численных методов, позволяющих увеличить точность расчетов, минимизируя при этом затраты вычислительных ресурсов. В отличие от численных методов на неструктурированных расчетных сетках, использование Химерных (или наложенных, или адаптивных) расчетных сеток позволяет также описывать границы и контактные границы произвольной формы, но при этом затрачивать меньше оперативной памяти и времени на проведение вычислений. Это особенно важно в связи с активным использованием нейронных сетей для решения обратных задач, так как при генерации обучающих выборок важна как точность моделирования, так и скорость вычислений и количество затрачиваемой оперативной памяти. В работе рассматриваются и сравниваются между собой различные модификации сеточно-характеристического метода на Химерных расчетных сетках. Приведены примеры тестовых расчетов.

Об авторах

А. В. Фаворская

Московский физико-технический институт; Научно-исследовательский институт системных исследований Национального исследовательского центра “Курчатовский институт”; Университет Иннополис

Автор, ответственный за переписку.
Email: aleanera@yandex.ru
Институтский переулок 9, Долгопрудный, 141701 Россия; Нахимовский просп. 36, корп. 1, Москва, 117218 Россия; Университетская ул. 1, Иннополис, 420500 Россия

Н. И. Хохлов

Московский физико-технический институт; Научно-исследовательский институт системных исследований Национального исследовательского центра “Курчатовский институт”

Email: k_h@inbox.ru
Институтский переулок 9, Долгопрудный, 141701 Россия; Нахимовский просп. 36, корп. 1, Москва, 117218 Россия

А. А. Кожемяченко

Московский физико-технический институт; Научно-исследовательский институт системных исследований Национального исследовательского центра “Курчатовский институт”

Email: anton-kozhemyachenko@yandex.ru
Институтский переулок 9, Долгопрудный, 141701 Россия; Нахимовский просп. 36, корп. 1, Москва, 117218 Россия

И. Б. Петров

Московский физико-технический институт; Научно-исследовательский институт системных исследований Национального исследовательского центра “Курчатовский институт”

Email: petrov@mipt.ru
Институтский переулок 9, Долгопрудный, 141701 Россия; Нахимовский просп. 36, корп. 1, Москва, 117218 Россия

Список литературы

  1. Micucci M., Iula A. Recent advances in machine learning applied to ultrasound imaging // Electronics. 2022. V. 11. № 11. Art. № 1800.
  2. Wu X., Ma J., Si X., Bi Z., Yang J., Gao H., Xie D., Guo Z., Zhang J. Sensing prior constraints in deep neural networks for solving exploration geophysical problems // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2023. V. 120. № 23. Art. № e2219573120.
  3. Golubev V., Anisimov M. Application of convolutional networks for localization and prediction of scalar parameters of fractured geological inclusion // International Journal of Applied Mechanics. 2024. V. 16. № 5. Art. № 2450064.
  4. Tsukanov A.A., Gorbatikov A.V. Influence of the contribution of body waves to the result of the microseismic sounding method // Acoustical Physics. 2020. V. 66. P. 191–197.
  5. Favorskaya A., Petrov I. A novel method for investigation of acoustic and elastic wave phenomena using numerical experiments // Theoretical and Applied Mechanics Letters. 2020. V. 10. № 5. P. 307–314.
  6. Eremin A.A., Glushkov E.V., Glushkova N.V., Lammering R. Localization of inhomogeneities in an elastic plate using the time reversal method // Acoustical Physics. 2017. V. 63. P. 562–569.
  7. Presnov D.A., Sobisevich A.L., Shurup A.S. Determination of ice cover parameters using seismoacoustic noise // Acoustical Physics. 2023. V. 69. № 5. P. 725–737.
  8. Zou Q., Huang J.P., Yong P., Li Z.C. 3D elastic waveform modeling with an optimized equivalent staggered-grid finite-difference method // Petroleum Science. 2020. V. 17. P. 967–989.
  9. Bosma S., Hajibeygi H., Tene M., Tchelepi H.A. Multiscale finite volume method for discrete fracture modeling on unstructured grids (MS-DFM) // Journal of Computational Physics. 2017. V. 351. P. 145–164.
  10. Gulizzi V., Saye R. Modeling wave propagation in elastic solids via high-order accurate implicit-mesh discontinuous Galerkin methods // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2022. V. 395. Art. № 114971.
  11. Nanda N. Wave propagation analysis of laminated composite shell panels using a frequency domain spectral finite element model // Applied Mathematical Modelling. 2021. V. 89. P. 1025–1040.
  12. Favorskaya A.V., Petrov I.B. Grid-characteristic method // Innovations in Wave Processes Modelling and Decision Making: Grid-Characteristic Method and Applications. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2018. V. 90. P. 117–160.
  13. Shevchenko A.V., Golubev V.I. Boundary and contact conditions of higher order of accuracy for grid-characteristic schemes in acoustic problems // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2023. V. 63. № 10. P. 1760–1772.
  14. Golubev V.I., Nikitin I.S., Mi X. Numerical schemes of higher approximation orders for dynamic problems of elastoviscoplastic media // Journal of Siberian Federal University. Mathematics and Physics. 2024. V. 17. № 1. P. 8–17.
  15. Golubev V.I., Nikitin I.S. Refined schemes for computing the dynamics of elastoviscoplastic media // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2023. V. 63. № 10. P. 1874–1885.
  16. Golubev V., Nikitin I., Beklemysheva K. Model of fractured medium and nondestructive control of composite materials // Chinese Journal of Aeronautics. 2024. V. 37. № 2. P. 93–99.
  17. Steger J.L., Benek J.A. On the use of composite grid schemes in computational aerodynamics // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 1987. V. 64. № 1–3, 301–320.
  18. Khokhlov N., Favorskaya A., Stetsyuk V., Mitskovets I. Grid-characteristic method using Chimera meshes for simulation of elastic waves scattering on geological fractured zones // Journal of Computational Physics. 2021. V. 446. Art. № 110637.
  19. Zang N., Zhang W., Chen X. An overset-grid finite-difference algorithm for simulating elastic wave propagation in media with complex free-surface topography // Geophysics. 2021. V. 86. № 4. P. T277–T292.
  20. Muratov M.V., Petrov I.B., Sannikov A.V., Favorskaya A.V. Grid-characteristic method on unstructured tetrahedral meshes // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2014. V. 54. P. 837–847.
  21. Favorskaya A.V., Petrov I.B. A study of high-order grid-characteristic methods on unstructured grids // Numerical Analysis and Applications. 2016. V. 9. P. 171–178.
  22. Duan P., Gu B., Li Z., Li Q. An overset mesh-free finite-difference method for seismic modeling including surface topography // Geophysics. 2023. V. 88. № 5. P. T271–T288.
  23. Qiu H., Sun Y.C., Fang C., Zhang W., Chen X. An overset-grid finite-difference algorithm for seismic wavefield propagations modelling in the polar coordinate system with a complex free-surface topography // Geophysical Journal International. 2024. V. 241. № 3. P. 1881–1895.
  24. Kozhemyachenko A.A., Favorskaya A.V. Grid convergence analysis of grid-characteristic method on Chimera meshes in ultrasonic nondestructive testing of railroad rail // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2023. V. 63. № 10. P. 1886–1903.
  25. Pesnya E., Favorskaya A.V., Petrov I.B., Khokhlov N.I. Parallelization strategies for ultrasonic wave propagation in composite materials considering microstructural details // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2024. V. 11 № 4. P. 66–77.
  26. Favorskaya A.V., Khokhlov N.I., Golubev V.I., Shevchenko A.V. Boundary conforming Chimera meshes to account for surface topography and curved interfaces in geological media // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2024. V. 45. № 1. P. 191–212.
  27. Favorskaya A.V., Khokhlov N.I., Petrov I.B. Grid-characteristic method on joint structured regular and curved grids for modeling coupled elastic and acoustic wave phenomena in objects of complex shape // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2020. V. 41. P. 512–525.
  28. Kholodov A.S., Kholodov Y.A. Monotonicity criteria for difference schemes designed for hyperbolic equations // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2006. V. 46. P. 1560–1588.
  29. Khokhlov N.I., Favorskaya A., Furgailo V. Grid-characteristic method on overlapping curvilinear meshes for modeling elastic waves scattering on geological fractures // Minerals. 2022. V. 12. № 12. Art. № 1597.
  30. Peng L., Nianhua W., Chang X., Zhang L., Yadong W.U. An automatic isotropic/anisotropic hybrid grid generation technique for viscous flow simulations based on an artificial neural network // Chinese Journal of Aeronautics. 2022. V. 35. № 4. P. 102–117.
  31. Sang K.H., Yin X.Y., Zhang F.C. Machine learning seismic reservoir prediction method based on virtual sample generation // Petroleum Science. 2021. V. 18. № 6. P. 1662–1674.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).