This work focuses on the development of a two-step field-split nonlinear preconditioner to accelerate the convergence of two-phase flow and transport in heterogeneous porous media. We propose a field-split algorithm named Field-Split Multiplicative Schwarz Newton (FSMSN), consisting in two steps: first, we apply a preconditioning step to update pressure and saturations nonlinearly by solving approximately two subproblems in a sequential fashion; then, we apply a global step relying on a Newton update obtained by linearizing the system at the preconditioned state. Using challenging test cases, FSMSN is compared to an existing field-split preconditioner, Multiplicative Schwarz Preconditioned for Inexact Newton (MSPIN), and to standard solution strategies such as the Sequential Fully Implicit (SFI) method or the Fully Implicit Method (FIM). The comparison highlights the impact of the upwinding scheme in the algorithmic performance of the preconditioners and the importance of the dynamic adaptation of the subproblem tolerance in the preconditioning step. Our results demonstrate that the two-step nonlinear preconditioning approach-and in particular, FSMSN-results in a faster outer-loop convergence than with the SFI and FIM methods. The impact of the preconditioners on computational performance-i.e., measured by wall-clock time-will be studied in a subsequent publication.


翻译:本文致力于开发一种两步场分裂非线性预条件子,以加速非均匀多孔介质中两相流动与输运过程的收敛。我们提出一种名为"场分裂乘性施瓦茨牛顿法"(FSMSN)的场分裂算法,包含两步:首先,通过依次近似求解两个子问题,对压力和饱和度进行非线性预条件更新;随后,基于预条件状态下的系统线性化获得的牛顿更新,执行全局求解步骤。通过具有挑战性的测试案例,将FSMSN与现有场分裂预条件子——乘性施瓦茨预条件非精确牛顿法(MSPIN)以及标准求解策略(如顺序全隐式方法和全隐式方法)进行了对比。比较结果凸显了迎风格式对预条件子算法性能的影响,以及预条件步骤中子问题容差动态自适应的重要性。实验表明,两步非线性预条件方法(特别是FSMSN)相比SFI与FIM方法能够实现更快的全局迭代收敛。预条件子对计算性能(即壁钟时间)的影响将在后续论文中研究。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月25日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月24日
Phase-aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net
VIP会员
最新内容
驱动军事决策变革的顶尖人工智能指挥系统
专知会员服务
8+阅读 · 8月11日
非对称防御中的自组织临界性:俄乌战争
专知会员服务
10+阅读 · 8月10日
《战争中的大语言模型监管》
专知会员服务
14+阅读 · 8月10日
《边缘计算关键技术分析及美军作战实践应用》
边缘计算的军事应用
专知会员服务
12+阅读 · 8月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员