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 Доступ платный или 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