This work proposes an original preconditioner that couples the Constrained Pressure Residual (CPR) method with block preconditioning for the efficient solution of the linearized systems of equations arising from fully implicit multiphase flow models. This preconditioner, denoted as Block CPR (BCPR), is specifically designed for Lagrange multipliers-based flow models, such as those generated by Mixed Hybrid Finite Element (MHFE) approximations. An original MHFE-based formulation of the two-phase flow model is taken as a reference for the development of the BCPR preconditioner, in which the set of system unknowns comprises both element and face pressures, in addition to the cell saturations, resulting in a $3 \times 3$ block-structured Jacobian matrix with a $2 \times 2$ inner pressure problem. The CPR method is one of the most established techniques for reservoir simulations, but most research focused on solutions for Two-Point Flux Approximation (TPFA)-based discretizations that do not readily extend to our problem formulation. Therefore, we designed a dedicated two-stage strategy, inspired by the CPR algorithm, where a block preconditioner is used for the pressure part with the aim at exploiting the inner $2 \times 2$ structure. The proposed preconditioning framework is tested by an extensive experimentation, comprising both synthetic and realistic applications in Cartesian and non-Cartesian domains.


翻译:本文提出了一种原创预处理子,通过将约束压力残差(CPR)方法与块预处理相结合,高效求解全隐式多相流模型中产生的线性化方程组。该预处理子称为块CPR(BCPR),专为基于拉格朗日乘子的流动模型设计,例如混合杂交有限元(MHFE)近似生成的模型。以基于MHFE的两相流模型原始公式作为BCPR预处理子开发的参考,其中系统未知量集合除单元饱和度外,还包含单元压力与面压力,形成具有$3 \times 3$块结构的雅可比矩阵,其内部为$2 \times 2$压力子问题。CPR方法是油藏模拟中最成熟的技术之一,但现有研究主要集中于基于两点流量近似(TPFA)离散化的求解方案,无法直接扩展至本文问题公式。因此,受CPR算法启发,我们设计了一个专用两阶段策略,其中对压力部分采用块预处理子以利用其内部$2 \times 2$结构。通过大量实验(涵盖笛卡尔与非笛卡尔域中的合成及实际应用)对所提预处理框架进行了测试。

0
下载
关闭预览

相关内容

Drug Discov Today | 机器学习预测小分子pKa的进展和挑战
专知会员服务
8+阅读 · 2022年10月17日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
63+阅读 · 2020年3月4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
17种深度强化学习算法用Pytorch实现
新智元
31+阅读 · 2019年9月16日
深度卷积神经网络中的降采样
极市平台
12+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
R工程化—Rest API 之plumber包
R语言中文社区
11+阅读 · 2018年12月25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
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+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
0+阅读 · 2013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
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
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2018年1月12日
VIP会员
最新内容
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
1+阅读 · 今天6:18
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
2+阅读 · 今天5:54
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:42
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
3+阅读 · 6月24日
重新思考无人机时代的生存能力
专知会员服务
6+阅读 · 6月24日
装甲突击旅:现代战争思考、战斗与组织
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
在人工智能加速决策环境中拓展OODA循环
专知会员服务
7+阅读 · 6月24日
军事欺骗:供作战战术指挥官使用的工具
专知会员服务
5+阅读 · 6月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+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
0+阅读 · 2013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
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
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员