Все выпуски

Одной из перспективных технологий повышения нефтеотдачи при разработке нетрадиционных нефтяных пластов является метод термогазового воздействия. Метод основан на закачке в пласт кислородосодержащей смеси и ее трансформации в высокоэффективный смешивающийся с пластовой нефтью вытесняющий агент за счет самопроизвольных внутрипластовых окислительных процессов. В ряде случаев этот метод обладает большим потенциалом по сравнению с другими способами повышения нефтеотдачи. В данной работе рассматриваются некоторые вопросы распространения волн внутрипластового горения. В зависимости от параметров коллектора и закачиваемой смеси такие волны могут распространяться в различных режимах. В данной работе рассматривается только прямоточный инверсный режим распространения. В этом режиме волна горения распространяется в направлении течения окислителя и фронт реакции отстает от тепловой волны, в которой вещество (углеводородные фракции, пористый скелет и др.) прогреваются до температур, достаточных для протекания реакции окисления. В работе представлены результаты аналитического исследования и численного моделирования структуры инверсной волны внутрипластового горения при двухфазном течении в пористом слое. Сделаны упрощающие предположения о теплофизических свойствах флюидных фаз, которые позволяют, с одной стороны, сделать модель внутрипластового горения обозримой для анализа, а с другой — передать основные особенности этого процесса. Рассмотрено решение типа «бегущая волна» и указаны условия его реализации. Выделено два режима распространения инверсных волн внутрипластового горения: гидродинамический и кинетический. Численное моделирование распространения волны внутрипластового горения проводилось с помощью термогидродинамического симулятора, разработанного для численного интегрирования неизотермических многокомпонентных фильтрационных течений, сопровождающихся фазовыми переходами и химическими реакциями.

Методы оптимизации первого порядка являются важным рабочим инструментов для широкого спектра современных приложений в разных областях, среди которых можно выделить экономику, физику, биологию, машинное обучение и управление. Среди методов первого порядка особого внимания заслуживают ускоренные (моментные) методы в силу их практической эффективности. Метод тяжелого шарика (heavy-ball method — HB) — один из первых ускоренных методов. Данный метод был разработан в 1964 г., и для него был проведен анализ сходимости для квадратичных сильно выпуклых функций. С тех пор были предложены и проанализированы разные варианты HB. В частности, HB известен своей простотой реализации и эффективностью при решении невыпуклых задач. Однако, как и другие моментные методы, он имеет немонотонное поведение; более того, при сходимости HB с оптимальными параметрами наблюдается нежелательное явление, называемое пик-эффектом. Чтобы решить эту проблему, в этой статье мы рассматриваем усредненную версию метода тяжелого шарика (averaged heavy-ball method — AHB). Мы показываем, что для квадратичных задач AHB имеет меньшее максимальное отклонение от решения, чем HB. Кроме того, для общих выпуклых и сильно выпуклых функций доказаны неускоренные скорости глобальной сходимости AHB, его версии WAHB cо взвешенным усреднением, а также для AHB с рестартами R-AHB. Насколько нам известно, такие гарантии для HB с усреднением не были явно доказаны для сильно выпуклых задач в существующих работах. Наконец, мы проводим несколько численных экспериментов для минимизации квадратичных и неквадратичных функций, чтобы продемонстрировать преимущества использования усреднения для HB. Кроме того, мы также протестировали еще одну модификацию AHB, называемую методом tail-averaged heavy-ball (TAHB). В экспериментах мы наблюдали, что HB с правильно настроенной схемой усреднения сходится быстрее, чем HB без усреднения, и имеет меньшие осцилляции.

В работе представлен метод подбора состава смесевого хладагента (СХА) с заданной изобарной кривой кипения с помощью искусственной нейронной сети (ИНС). Данный метод основан на использовании 1D-слоев сверточной нейронной сети. Для обучения нейронной сети была применена термодинамическая модель простого теплообменника в программе UniSim design с использованием уравнения состояния Пенга–Робинсона. С помощью термодинамической модели была создана синтетическая база данных по изобарным кривым кипения СХА разного состава. Для записи базы данных был разработан алгоритм на языке программирования Python, и с помощью COM интерфейса была выгружена информация по изобарным кривым кипения для 1 049 500 вариантов состава СХА. Генерация составов СХА была проведена с помощью метода Монте-Карло с равномерным распределением псевдослучайного числа. Авторами разработана архитектура искусственной нейронной сети, которая позволяет подбирать состав СХА. Для обучения ИНС была применена методика циклически изменяемого коэффициента обучения. В результате применения обученной ИНС был подобран состав СХА с минимальным температурным напором 3 К, а максимальным — не более 10 К между горячим и холодным потоками в теплообменнике. Было проведено сравнение предложенного метода с методом поиска наилучшего совпадения в исходной выборке по методу $k$-ближних соседей, а также со стандартным методом оптимизации SQP в программе UniSim design. Показано, что искусственная нейронная сеть может быть использована для подбора оптимального состава хладагента при анализе кривой охлаждения природного газа. Разработанный метод может помочь инженерам подбирать состав СХА в режиме реального времени, что позволит сократить энергетические затраты на сжижение природного газа.

Рассматривается метод изучения дисперсионных характеристик фотонных кристаллов — сред с периодически меняющейся в пространстве диэлектрической проницаемостью. Метод основывается на представлении волновых функций и диэлектрической проницаемости периодической среды в виде рядов Фурье и последующей их подстановки в волновое уравнение, приводящей к формулировке дисперсионного уравнения. Пользуясь последним, для каждого значения волнового вектора можно определить набор собственных частот, каждая из которых, являясь непрерывной функцией волнового числа, образует отдельную дисперсионную кривую. Коэффициенты фурье-разложения диэлектрической проницаемости, зависящие от векторов обратной решетки фотонного кристалла, определяются на основе данных о геометрических характеристиках элементов, образующих кристалл, их электрофизических свойствах и плотности заполнения кристалла. Решение найденного дисперсионного уравнения позволяет получить полную информацию о количестве мод, распространяющихся в периодической структуре на различных частотах, и о возможности формирования в ней запрещенных зон — диапазонов частот, в пределах которых волновое распространение через фотонный кристалл невозможно. Основное внимание в работе уделяется приложению данного метода к анализу дисперсионных свойств металлических фотонных кристаллов. Сложности, возникающие в данном случае из-за наличия собственных дисперсионных свойств металлов, образующих элементы кристалла, преодолеваются аналитическим описанием их диэлектрической проницаемости, основывающимся на модели свободных электронов. В итоге формулируется дисперсионное уравнение, численное решение которого легко алгоритмизируется, что позволяет определять дисперсионные характеристики металлических фотонных кристаллов с произвольными параметрами. В работе сопоставляются полученные по данной методике результаты расчета дисперсионных диаграмм, характеризующих двумерные металлические фотонные кристаллы, с экспериментальными данными и численными результатами, полученными с использованием метода самосогласованных уравнений. Демонстрируется их хорошее согласие.

Извлечение событий и персонажей из повествований является фундаментальной задачей при анализе и обработке текста на естественном языке. Методы извлечения событий применяются в самых разных областях — от обобщения различных документов до анализа медицинских записей. Мы определяли события на основе структуры под названием «четыре W» (кто, что, когда, где), чтобы охватить все основные компоненты событий, такие как действующие лица, действия, время и места. В этой статье мы рассмотрели два основных метода извлечения событий: статистический анализ синтаксических деревьев и семантическая маркировка ролей. Хотя эти методы были изучены разными исследователями по отдельности, мы напрямую сравнили эффективность двух подходов на собранном нами наборе данных, который мы разметили.

Наш анализ показал, что статистический анализ синтаксических деревьев превосходит семантическую маркировку ролей при выделении событий и символов, особенно при определении конкретных деталей. Тем не менее, семантическая маркировка ролей продемонстрировала хорошую эффективность при правильной идентификации действующих лиц. Мы оценили эффективность обоих подходов, сравнив различные показатели, такие как точность, отзывчивость и F1-баллы, продемонстрировав, таким образом, их соответствующие преимущества и ограничения.

Более того, в рамках нашей работы мы предложили различные варианты применения методов извлечения событий, которые мы планируем изучить в дальнейшем. Области, в которых мы хотим применить эти методы, включают анализ кода и установление авторства исходного кода. Мы рассматриваем возможность использования методов извлечения событий для определения ключевых элементов кода в виде назначений переменных и вызовов функций, что в дальнейшем может помочь ученым проанализировать поведение программ и определить участников проекта. Наша работа дает новое понимание эффективности статистического анализа и методов семантической маркировки ролей, предлагая исследователям новые направления для применения этих методов.

Безопасное проведение аварийно-восстановительных работ на аварийных морских газоконденсатных скважинах возможно при учете опасных факторов, препятствующих проведению противофонтанных мероприятий. Одним из таких факторов является загазованность района работ вследствие выхода из водной толщи большого количества легкого, по сравнению с воздухом, природного газа, а также паров более тяжелых компонентов газового конденсата (ГК). Для оценки распределения взрывоопасных концентраций паров нефтепродукта в приводном слое атмосферы необходимо определить характеристики источника загазованности. На основании анализа теоретических работ, посвященных формированию поля скорости в верхнем слое моря вследствие выхода на поверхность большого количества газа, предложена аналитическая модель для расчета размеров области, в которой происходит испарение значительного количества поступающего на поверхность ГК при авариях на мелководных скважинах. Рассматривается стационарный режим истечения пластового продукта при открытом фонтанировании газонефтяных скважин морского базирования при подводном расположении их устья. Построена малопараметрическая модель испарения нефтепродуктов из пленок различной толщины. Показано, что размер зоны интенсивного испарения ГК при подводном выбросе на мелководных скважинах определяется объемным потоком жидкой фракции ГК, его фракционным составом и выбранным порогом для оценки потока паров нефтепродукта в атмосферу. В контексте данной работы мелководными называются скважины при дебите газа от 1 до 20 млн м³ на глубинах порядка 50–200 метров. В этом случае струя пластового флюида из устья скважины на морском дне трансформируется в пузырьковый шлейф, типичная для летне-осеннего периода стратификация водной толщи не ограничивает выход шлейфа на поверхность моря, а скорость подъема пузырьков позволяет не принимать во внимание процесс растворения газа. Проведенный анализ был ограничен условиями близкими к штилевым. Такие условия благоприятны для проведения морских операций, однако неблагоприятны с точки зрения рассеяния высоких концентраций паров нефтепродуктов в приводном слое атмосферы над морем. В результате проведенной работы предложено аналитическое соотношение для приближенной оценки зоны интенсивного испарения ГК.

В настоящее время интенсивное развитие получило направление в рамках теории распределенных вычислений, когда вычислительные задачи решаются распределенно коллективом ресурсно ограниченных устройств. На практике такой сценарий реализуется при обработке данных в системах интернета вещей, когда с целью снижения латентности систем и загруженности сетевой инфраструктуры данные обрабатываются на вычислительных устройствах края сети, в то время как стремительный рост и распространение систем интернета вещей ставят вопрос о необходимости разработки методов снижения ресурсоемкости производимых вычислений. Ресурсная ограниченность вычислительных устройств ставит следующие вопросы распределения вычислительных ресурсов: во-первых, необходимость учета ресурсной стоимости транзита данных между решаемыми на различных устройствах задачах, во-вторых, необходимость учета ресурсной стоимости непосредственно процесса распределения вычислительных ресурсов, что особенно актуально для групп автономных устройств (роботы различных типов, сенсорные сети и др.). Анализ современных публикаций, представленных в открытом доступе, продемонстрировал отсутствие предложенных моделей или методов распределения вычислительных ресурсов, которые бы совместно учитывали перечисленное, что делает создание новой математической модели организации распределенных вычислений в системах интернета вещей и методов ее решения актуальными.

В данной статье предложены новая математическая модель распределения вычислительных ресурсов и эвристические методы решения получаемой задачи оптимизации, что в комплексе реализует организацию распределенных вычислений в системах интернета вещей. Рассматривается сценарий, когда в группе устройств имеется лидер, который принимает решение о распределении вычислительных ресурсов, в том числе и собственных, для распределенного решения вычислительных задач с наличием информационных обменов. Также предполагается, что отсутствует априорная информация о том, какому устройству назначена роль лидера, и о маршрутах миграции вычислительных задач на устройства.

Результаты экспериментального исследования продемонстрировали целесообразность использования предложенных моделей и эвристических методов: достигается распределение вычислительных ресурсов со снижением ресурсной стоимости решения вычислительной задачи до 52 % при учете ресурсной стоимости транзита данных, экономия ресурсов до 73 % при дополнении основных критериев оптимизации распределения задач критерием минимизации количества и расстояний миграций подзадач вычислительной задачи (ВЗ), а также снижение ресурсной стоимости решения задачи распределения вычислительных ресурсов до 28 раз со снижением качества полученного распределения до 10 %.

В статье предлагается архитектурное решение организации сверточной нейронной сети (СНС), ориентированное на аппаратную реализацию на конечных устройствах (edge-устройствах) в условиях ограниченных ресурсов. С этой целью предложен подход к сжатию спектрограмм до заданного размера (28×28) с использованием дискретизации, моноконверсии, оконного преобразования Фурье и двумерной интерполяции. Разработана сбалансированная процедура свертки на базе компактных сверточных фильтров, размер которых обеспечивает необходимый для edge-устройств баланс между вычислительной сложностью и точностью. Предложен алгоритм, позволяющий выполнять операции свертки и вычисления градиента функции ошибки на сверточном слое за один такт, обеспечивая повышение производительности режимов инференса и обучения СНС. Проведена оптимизация соотношения между обучаемостью сети и ее устойчивостью к переобучению за счет применения метода регуляризации Dropout с коэффициентом отбрасывания 0,5 для полносвязного слоя.

Работоспособность предложенного решения продемонстрирована на примере задачи распознавания аудиоспектрограмм звуков двигателей автомобилей и самолетов. СНС обучалась на сбалансированном наборе данных, состоящем из 7160 аудиозаписей. Обученная сеть демонстрировала высокую точность распознавания (95%), низкие значения функции потерь (<0,2), сбалансированные метрики «точность/полнота/F-мера», что свидетельствует об эффективности разработанной модели СНС.

Рассматриваются вопросы моделирования течения в дальних областях осесимметричного безымпульсного турбулентного следа, возникающего при обтекании тела. Основными особенностями исследуемого течения являются его практически бессдвиговый характер и близость к автомодельному режиму, что подтверждается имеющимися экспериментальными данными. Для описания течения в дальнем следе привлекается полуэмпирическая $e-\varepsilon$-модель турбулентности, основанная на алгебраической модели рейнольдсовых напряжений Роди. С помощью теоретико-группового анализа получена автомодельная редукция привлекаемой модели турбулентности к системе обыкновенных дифференциальных уравнений. Проведено построение приближенного автомодельного решения второго рода соответствующей краевой задачи для редуцированной системы уравнений с помощью метода, основанного на сшивании усечений асимптотических разложений ее решения, найденных в окрестностях граничных точек. Привлекаемый подход также позволил осуществить выделение приближенного значения показателя автомодельности и других неизвестных параметров задачи в процессе выполнения процедуры сшивания асимптотических разложений. Сопоставление сконструированного в виде рядов Пюизё приближенного решения поставленной краевой задачи, включающего 16 аппроксимирующих слагаемых, с численным решением, найденным с помощью метода стрельбы, показало, что максимальная относительная погрешность между решениями не превосходит 2%. Установленное в данной работе приближенное значение показателя автомодельности задачи хорошо согласуется с точным значением, полученным ранее другими авторами в результате аналитического решения соответствующей нелинейной задачи на собственные значения. Проведено сопоставление приближенного решения с доступными экспериментальными данными по осесимметричному безымпульсному турбулентному следу, полученными в ИГиЛ СО РАН, имеет место удовлетворительное соответствие. Построенные в работе приближенные формулы имеют практическое значение и могут быть использованы для быстрой оценки значений гидродинамических величин в дальних областях безымпульсного осесимметричного турбулентного следа. Развиваемый метод построения приближенных решений краевых задач свободной турбулентности может найти применение и в других прикладных областях, которые не связаны с теорией турбулентности.

Первое решение для ветрового движения однородной жидкости было найдено в 1905 г. Экманом и представляло собой сумму двух слагаемых: дрейфовой составляющей, определяемой напряжением ветра, и геострофической, определяемой наклоном свободной поверхности. Дрейфовая составляющая определяется конкретной формулой и легко поддается анализу. Нахождение геострофической составляющей требует решения уравнения эллиптического типа в области, ограниченной береговой линией, и представляет собой более сложную задачу. В данной работе приводятся примеры областей и ветровых напряжений, когда уравнения для нахождения геострофической составляющей решаются аналитически.