Федеральное агентство по образованию
Вступительный реферат в аспирантуру на тему:
«ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ, РЕАЛИЗАЦИЯ ИХ НА ЭВМ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ»
(на примерах в нефтедобыче, томографии, строении вещества)
Специальность: 05.13.18 – «Математическое моделирование,
численные методы и комплексы программ»
Выполнила:
Габидинова Айгуль Ринатовна.
Казань – 2006
Моделирование в нефтедобыче... 7
Управление нефтедобывающим производством... 7
Пример процесса оптимизации.. 9
моделирование в МЕДИЦИНСКой физике... 13
Диагностика онкологических заболеваний.. 13
Виды обмена данных с устройствами.. 17
Организация класса работы с устройствами.. 18
Пользовательский интерфейс. 21
Результаты работы программы... 22
Моделирование строения атома... 25
Движение электрона в кулоновском поле ядра.. 25
Прикладная математика является областью математики, представляющей собой научный инструмент для создания математических моделей объектов, систем, процессов и технологий, предназначенных для проведения расчетов, анализа, подготовки решений и разработки наукоемкого программного обеспечения во всех сферах производственной, хозяйственной, экономической, социальной, управленческой деятельности, в науке, технике, медицине, образовании.
Мои научные интересы это компьютерное моделирование физических процессов в таких прикладных областях математики как физика, электроника, медицина. Изучение физических явлений с помощью математического моделирования является признанным, быстро развивающимся и перспективным направлением в науке и технике.
Цель подобной работы для существующей задачи описать модель и применив численные методы написать программу, с помощью которой будут получены результаты для анализа, прогнозирования и выбора оптимальных решений.
Такая диссертационная работа может стать продолжением научных исследований, проводимых мною во время обучения на ВМК КГУ. Приобретенная теоретическая база и навыки, научные интересы и достижения соответствуют специальности аспирантуры.
Имеется опыт моделирования различных физических процессов (движение электрона в кулоновском поле ядра, магнитно-резонансная томография, производство нефти). На основе таких моделей с помощью самостоятельно разработанных программ были получены практические результаты. Проделанные работы были оценены на отлично и имели практическое применение.
Современные исследования настолько наукоёмки, что просто физически невозможно обойтись без помощи вычислительной машины. Колоссальные объёмы информации требуется анализировать при исследовании процессов в различных областях науки и техники. Автоматизация исследований невозможна без описания математической модели процесса и применения численных методов. Математическая модель - это система математических соотношений, приближенно, в абстрактной форме описывающих изучаемый процесс или систему. Математическое моделирование необходимо для эффективного изучения любых процессов. В настоящее время математические модели применяются для анализа, прогнозирования и выбора оптимальных решений.
Прогнозирование глобальных процессов необходимо для человечества - исследование космоса, исследование протекающих в земной коре процессов, прогнозирование землетрясений, прогнозирование погоды, исследование глобальных изменений климата, внедрение новых экозащитных технологий, разработка энергосберегающих систем и т.п.
Планирование и оперативное управление производством применяется во всех областях экономики: управление трудовыми ресурсами, управление запасами, распределение ресурсов, планировка и размещение объектов, руководство проектом, распределение инвестиций и т.п.
Исследуются всевозможные процессы в теплоэнергетике - горение топлива в различных моделях топок, течение парожидкостных смесей в проточных частях турбогенераторов (расчёт нагрева металла и его расширение при различных граничных условиях, основывается на решении уравнений теплопроводности) и расплавленных металлов, являющихся теплоносителем первого контура, в парогенераторах атомных электрических станций, исследуется влияние струй пара на поверхность лопаток турбины, что необходимо для предотвращения их коррозионного износа, так же исследуются процессы протекания ядерных реакций в тепловыделяющих элементах (ТВЭЛах). Большинство процессов в теплоэнергетике уже давно изучено. Исследования проходят по оптимизации этих процессов и изучению глубинной сути явлений для достижения максимального эффекта при разработке энергетического оборудования. Здесь и нужна математическая модель.
Хорошую модель составить не просто. Известный математик Р.Беллман сказал так: «Если мы попытаемся включить в нашу модель слишком много черт действительности, то захлебнемся в сложных уравнениях; если слишком упростим ее, то она перестанет удовлетворять нашим требованиям». Для успешного моделирования необходимо учесть главные свойства моделируемого объекта, пренебрегать его второстепенными свойствами, уметь отделить главные свойства от второстепенных.
Можно выделить следующие основные этапы операционного исследования:
· наблюдение явления и сбор исходных данных;
· постановка задачи;
· построение математической модели;
· расчет модели;
· тестирование модели и анализ выходных данных. Если полученные результаты не удовлетворяют исследователя, то следует либо вернуться на этап 3, т.e. предложить для решения задачи другую математическую модель; либо вернуться на этап 2, т.e. поставить задачу более корректно;
· применение результатов исследований.
Таким образом, операционное исследование является итерационным процессом, каждый следующий шаг которого приближает исследователя к решению стоящей перед ним проблемы. В центре операционного исследования находятся построение и расчет математической модели.
Найдя частное решение уравнения для линейной модели, с помощью принципа суперпозиции можно получить решение в общем случае. Однако, многие модели реальных процессов оказываются нелинейными. Принцип суперпозиции здесь неприменим, и алгоритмов для построения общего решения не существует. Поэтому для нелинейных моделей законченных теоретических результатов получено немного.
Методология математического моделирования в кратком виде выражена знаменитой триадой "модель - алгоритм - программа", сформулированной академиком А. А. Самарским, основоположником отечественного математического моделирования. Эта методология получила свое развитие в виде технологии "вычислительного эксперимента", разработанной школой А. А. Самарского, - одной из информационных технологий, предназначенной для изучения явлений окружающего мира, когда натурный эксперимент оказывается слишком дорогим и сложным.
Во многих важных областях исследований натурный эксперимент невозможен, потому что он либо запрещен (например, при изучении здоровья человека), либо слишком опасен (например, при изучении экологических явлений), либо просто неосуществим (например, при изучении астрофизических явлений).
Основной задачей нефтедобывающих предприятий является добыча, начальная переработка и продажа нефти. Для ее выполнения необходимо множество вспомогательных производств, предназначенных для создания и поддержки необходимой инфраструктуры.
На основе математического моделирования создаются трехмерных числовые геолого-технологические модели месторождений. Анализируются разработки и выработки запасов нефти, а так же эффективность применения способов добычи. Разрабатываются программные комплексы для анализа и интерпретации данных исследований скважин, а так же для нахождения способов повышения нефтеотдачи пластов.
Управление нефтедобывающим производством является очень сложной задачей из-за необходимости интеграции и взаимного согласования деятельности множества организаций и подразделений, принятия решения в условиях многих неопределенностей, связанных с часто недостаточными знаниями о процессах, происходящих в недрах. В этих условиях предприятие не может обойтись без специализированных средств, осуществляющих информационную поддержку принятия решений, повышающих эффективность работы предметных специалистов, приводящих к более оптимальным решениям по управлению.
От функционирования информационной системы (ИС) компании напрямую зависит эффективность работы самой компании, и как следствие, её конкурентоспособность. Компаний, в производственном процессе которых используются значительные объемы данных, в наше время становится все больше. Одной из них является ОАО «Татнефть», где проводилась моя дипломная работа.