Loading [MathJax]/jax/output/SVG/config.js
Математическое моделирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Матем. моделирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Математическое моделирование, 2019, том 31, номер 4, страницы 33–56
DOI: https://doi.org/10.1134/S0234087919040038
(Mi mm4063)
 

Эта публикация цитируется в 20 научных статьях (всего в 20 статьях)

Применение сеточно-характеристического метода в решении прямых задач сейсморазведки трещиноватых пластов (обзорная статья)

И. Б. Петров, М. В. Муратов

Московский физико-технический институт (государственный университет)
Список литературы:
Аннотация: В настоящей обзорной статье рассматриваются работы, посвященные методикам решения прямых задач сейсморазведки трещиноватых платов. Трещиноватые слои, как известно, являются потенциальными углеводородосодержащими коллекторами, которые активно изучаются в настоящий момент. В силу высокой стоимости полевых разведочным работ, численное моделирование является важной частью в подобных исследованиях, позволяющей существенно снизить финансовые и временные затраты. Рассматриваются работы, посвященные традиционным распространенным на практике методикам моделирования с применением эффективных моделей. Также значительная часть статьи посвящена работам, в которых применяются методики, разработанные авторами для решения поставленного круга задач. Эти методики основаны на использовании сеточно-характеристического численного метода с интерполяцией на неструктурированных треугольных (в двумерном случае) и тетраэдральных (в трехмерном случае) сетках. Сеточно-характеристический метод наиболее точно описывает динамические процессы в задачах сейсморазведки, так как учитывает природу волновых явлений. Используемый подход позволяет строить корректные вычислительные алгоритмы на границах и контактных границах области интегрирования. Важная часть данной статьи посвящена различным используемым моделям трещиноватости. Также рассмотрены приведенные в работах авторов результаты математического моделирования с использованием разработанной методики. Представлены важные практические выводы, полученные в рассматриваемых работах.
Ключевые слова: обзорная статья, численное моделирование, сеточно-характеристический метод, неструктурированные сетки, сейсморазведка, трещиноватые среды.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 14-11-00263
Работа выполнена в рамках проекта РНФ №14-11-00263 на базе МФТИ.
Поступила в редакцию: 29.11.2017
Исправленный вариант: 25.06.2018
Принята в печать: 10.09.2018
Англоязычная версия:
Mathematical Models and Computer Simulations, 2019, Volume 11, Issue 6, Pages 924–939
DOI: https://doi.org/10.1134/S2070048219060164
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: И. Б. Петров, М. В. Муратов, “Применение сеточно-характеристического метода в решении прямых задач сейсморазведки трещиноватых пластов (обзорная статья)”, Матем. моделирование, 31:4 (2019), 33–56; Math. Models Comput. Simul., 11:6 (2019), 924–939
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{PetMur19}
\by И.~Б.~Петров, М.~В.~Муратов
\paper Применение сеточно-характеристического метода в решении прямых задач сейсморазведки трещиноватых пластов (обзорная статья)
\jour Матем. моделирование
\yr 2019
\vol 31
\issue 4
\pages 33--56
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mm4063}
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0234087919040038}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=37242383}
\transl
\jour Math. Models Comput. Simul.
\yr 2019
\vol 11
\issue 6
\pages 924--939
\crossref{https://doi.org/10.1134/S2070048219060164}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm4063
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm/v31/i4/p33
  • Эта публикация цитируется в следующих 20 статьяx:
    1. Е. Н. Аристова, Н. И. Караваева, А. А. Гурченков, “Особенности реализации модифицированной схемы с эрмитовой интерполяцией для численного решения уравнения переноса с переменным коэффициентом поглощения”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2024, 018, 19 с.  mathnet  crossref
    2. Е. Н. Аристова, Н. И. Караваева, И. Р. Ивашкин, “Монотонизация модифицированной схемы с эрмитовой интерполяцией для численного решения неоднородного уравнения переноса с поглощением”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2024, 065, 40 с.  mathnet  crossref
    3. A. V. Vasyukov, M. D. Vdovin, I. B. Petrov, “Convolutional Neural Networks for 3D Inclusion Identification in Solid Media”, Math Models Comput Simul, 16:S1 (2024), S162  crossref
    4. M. V. Muratov, V. V. Ryazanov, V. A. Biryukov, D. I. Petrov, I. B. Petrov, “Inverse problems of heterogeneous geological layers exploration seismology solution by methods of machine learning”, Lobachevskii J. Math., 42:7, SI (2021), 1728–1737  crossref  mathscinet  zmath  isi
    5. V. Leviant, N. Marmalevsky, I. Kvasov, P. Stognii, I. Petrov, “Numerical modeling of seismic responses from fractured reservoirs in 4D monitoring - Part 1: Seismic responses from fractured reservoirs in carbonate and shale formations”, Geophysics, 86:6 (2021), M211–M232  crossref  isi
    6. И. Б. Петров, П. В. Стогний, Н. И. Хохлов, “Математическое моделирование 3D-динамических процессов вблизи трещины с использованием модели Шонберга”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 500 (2021), 40–44  mathnet  crossref  zmath  elib; I. B. Petrov, P. V. Stognii, N. I. Khokhlov, “Mathematical modeling of 3D dynamic processes near a fracture using the Schoenberg fracture model”, Dokl. Math., 104:2 (2021), 254–257  crossref
    7. Maksim V. Muratov, Dmitriy I. Petrov, Vladimir A. Biryukov, Smart Innovation, Systems and Technologies, 215, Smart Modelling for Engineering Systems, 2021, 211  crossref
    8. Polina V. Stognii, Nikolay I. Khokhlov, Smart Innovation, Systems and Technologies, 214, Smart Modelling For Engineering Systems, 2021, 125  crossref
    9. Vladimir Leviant, Naum Marmalevsky, Igor Kvasov, Polina Stognii, Igor Petrov, “Numerical modeling of seismic responses from fractured reservoirs in 4D monitoring — Part 1: Seismic responses from fractured reservoirs in carbonate and shale formations”, GEOPHYSICS, 86:6 (2021), M211  crossref
    10. Margarita N. Favorskaya, Lakhmi C. Jain, Ilia S. Nikitin, Dmitry L. Reviznikov, Smart Innovation, Systems and Technologies, 217, Applied Mathematics and Computational Mechanics for Smart Applications, 2021, 1  crossref
    11. Maksim V. Muratov, Tatiana N. Derbysheva, Smart Innovation, Systems and Technologies, 214, Smart Modelling For Engineering Systems, 2021, 115  crossref
    12. Igor B. Petrov, Maksim V. Muratov, Fedor I. Sergeev, Smart Innovation, Systems and Technologies, 217, Applied Mathematics and Computational Mechanics for Smart Applications, 2021, 171  crossref
    13. Е. Н. Аристова, Г. И. Овчаров, “Эрмитова характеристическая схема для неоднородного линейного уравнения переноса”, Матем. моделирование, 32:3 (2020), 3–18  mathnet  crossref; E. N. Aristova, G. I. Ovcharov, “Hermite characteristic scheme for linear inhomogeneous transport equation”, Math. Models Comput. Simul., 12:6 (2020), 845–855  crossref
    14. Е. Н. Аристова, Н. И. Караваева, “Консервативная монотонизация варианта CIP схемы для решения уравнения переноса”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2020, 121, 16 с.  mathnet  crossref  elib
    15. M. V. Muratov, V. A. Biryukov, I. B. Petrov, “Geological fractures detection by methods of machine learning”, Lobachevskii J. Math., 41:4, SI (2020), 533–537  crossref  mathscinet  zmath  isi
    16. М. В. Муратов, В. А. Бирюков, И. Б. Петров, “Решение задач обнаружения трещин в среде методами машинного обучения”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 491 (2020), 107–110  mathnet  crossref  zmath  elib; M. V. Muratov, V. A. Biryukov, I. B. Petrov, “Solution of the fracture detection problem by machine learning methods”, Dokl. Math., 101:2 (2020), 169–171  crossref
    17. Igor B. Petrov, Continuum Mechanics, Applied Mathematics and Scientific Computing: Godunov's Legacy, 2020, 299  crossref
    18. Alena V. Favorskaya, Vasily I. Golubev, “Elastic and acoustic approximations for solving direct problems of human head ultrasonic study”, Procedia Computer Science, 176 (2020), 2566  crossref
    19. Alena V. Favorskaya, Nikolay I. Khokhlov, “Types of elastic and acoustic wave phenomena scattered on gas- and fluid-filled fractures”, Procedia Computer Science, 176 (2020), 2556  crossref
    20. И. Б. Петров, М. В. Муратов, Ф. И. Сергеев, “Исследование устойчивости искусственных ледовых островов методами математического моделирования”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 495 (2020), 44–47  mathnet  crossref; I. B. Petrov, M. V. Muratov, F. I. Sergeev, “Stability analysis of artificial ice islands by methods of mathematical modeling”, Dokl. Math., 102:3 (2020), 483–486  mathnet  crossref
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Математическое моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:489
    PDF полного текста:141
    Список литературы:78
    Первая страница:15
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025