Видеотека
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Видеотека
Архив
Популярное видео

Поиск
RSS
Новые поступления






VI Международная конференция «Суперкомпьютерные технологии математического моделирования» (СКТеММ’25)
17 июля 2025 г. 15:00–15:15, Секция 3. Вычислительные методы, машинное обучение, суперкомпьютерные технологии и их приложения, г. Москва, МИАН, ауд. 110 (ул. Губкина, 8)
 


Многомасштабное математическое моделирование обобщённой задачи Дарси-Форхгеймера в трещиноватых средах

Д. А. Спиридонов

Северо-Восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова, г. Якутск

Аннотация: В данной работе рассматривается обобщенная модель течения жидкости Дарси-Форхгеймера для трещиновато-пористых сред. Аппроксимация построена на основе метода конечных объемов со встроенной моделью трещин. Мы уменьшаем размер дискретной системы путем построения точной многомасштабной аппроксимации на грубой сетке. В качестве метода понижения порядка мы используем Обобщённый многомасштабный метод конечных объёмов с онлайн-коррекцией. Многомасштабное пространство строится на основе решения локальной линейной спектральной задачи для точной адаптивной аппроксимации коэффициента проницаемости с высоким контрастом путем введения нескольких макромасштабных переменных. Мы показываем, что адаптивный подход, основанный на локальных невязках, точно аппроксимирует процессы фильтрации в трещиноватых пористых средах. Чтобы уменьшить погрешность, связанную с нелинейной природой процесса фильтрации, мы строим адаптивное локальное обогащение многомасштабного пространства на основе локальной невязки. Мы показываем, что несколько адаптивных итераций онлайн-коррекций могут значительно уменьшить ошибку и дать решение с низкой погрешностью для обобщенной модели фильтрации Дарси-Форхгеймера
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РНФ 23-71-30013.
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025