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, 2024, том 36, номер 4, страницы 151–165
DOI: https://doi.org/10.20948/mm-2024-04-10
(Mi mm4558)
 

Численное определение эффективного коэффициента теплопроводности гидратосодержащих образцов горных пород по данным синхротронной микротомографии

М. И. Фокинab, С. И. Марковcb, Е. И. Штанькоb

a Новосибирский государственный университет
b Институт нефтегазовой геологии и геофизики им. А.А. Трофимука СО РАН
c Новосибирский государственный технический университет
Список литературы:
Аннотация: Предложена методика численного определения эффективного коэффициента теплопроводности гидратосодержащих образцов горных пород по данным синхротронной микротомографии. Выполнено построение трёхфазной цифровой трёхмерной модели образцов с использованием методов машинного обучения с последующим усреднением теплопроводности смешанных фаз и применением численного моделирования процесса теплопроводности. В отличие от существующих аналогов предложенный подход базируется на применении континуальных моделей, что позволяет получить более корректные результаты, чем при использовании феноменологических. Переход от данных микротомографии к цифровой модели осуществляется алгоритмом, принимающим на вход стек сегментированных изображений и генерирующим дискретную сеточную модель с разделением на фазы, которые присутствуют в образцах. Для дискретизации математической модели процесса теплопроводности предложена модификация вычислительной схемы многомасштабного разрывного метода Галёркина. Для вычисления эффективного коэффициента теплопроводности разработан и реализован алгоритм численной гомогенизации на базе закона Фурье. Показана зависимость эффективного коэффициента теплопроводности от объёмной доли компонентов гидратосодержащих образцов. Обнаружено хорошее совпадение результатов численного моделирования с опубликованными экспериментальными, теоретическими и численными оценками при гидратонасыщении более 15% и расхождение при гидратонасыщении менее 15% для некоторых оценок.
Ключевые слова: газовые гидраты, цифровые модели, численное моделирование, эффективный коэффициент теплопроводности.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Российский научный фонд 22-71-10037
Обработка и анализ данных синхротронной микротомографии выполнены в рамках проекта Приоритет 2030. Авторы выражают благодарность РНФ за финансовую поддержку при реализации численного алгоритма определения коэффициента теплопроводности (проект 22-71-10037).
Поступила в редакцию: 15.01.2024
Исправленный вариант: 15.01.2024
Принята в печать: 26.02.2024
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: М. И. Фокин, С. И. Марков, Е. И. Штанько, “Численное определение эффективного коэффициента теплопроводности гидратосодержащих образцов горных пород по данным синхротронной микротомографии”, Матем. моделирование, 36:4 (2024), 151–165
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{FokMarSht24}
\by М.~И.~Фокин, С.~И.~Марков, Е.~И.~Штанько
\paper Численное определение эффективного коэффициента теплопроводности гидратосодержащих образцов горных пород по данным синхротронной микротомографии
\jour Матем. моделирование
\yr 2024
\vol 36
\issue 4
\pages 151--165
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mm4558}
\crossref{https://doi.org/10.20948/mm-2024-04-10}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm4558
  • https://www.mathnet.ru/rus/mm/v36/i4/p151
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Математическое моделирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:128
    PDF полного текста:3
    Список литературы:30
    Первая страница:11
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024