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文檔簡介
1、多孔介質(zhì)中流體流動的數(shù)學物理模型廣泛應用于描述油藏開發(fā)過程中[6][9][57]。多孔介質(zhì)中的流體運動所遵循的基本規(guī)律都是建立在質(zhì)量守恒、動量守恒和能量守恒基礎之上的。油藏研究的目的就是預測油藏未來走向動態(tài),找到提高最終采收律的方法和途徑。將需要模擬的物理系統(tǒng)用適當?shù)臄?shù)學方程表示,這個過程一般都作必要的假設條件。從實際的觀點來說,為了使問題易于處理,這種假設是必須的。構(gòu)成油藏數(shù)學模型的方程組一般都比較復雜,不能用解析的方法求解。所以必須
2、要在計算機上近似求解。而在計算機上數(shù)值模擬油藏之前,需要建立油藏的數(shù)學模型。
多孔介質(zhì)中流體流動的物理模型在數(shù)學上表現(xiàn)為依賴于時間的強耦合的非線性偏微分方程組。由于多孔介質(zhì)中這類模型十分復雜,流體運動所遵守的質(zhì)量守恒集中體現(xiàn)物質(zhì)的平衡,實際生產(chǎn)中表現(xiàn)為注產(chǎn)體積以及質(zhì)量的平衡;而動量守恒主要是對速度與壓力的關(guān)系式的描述;實際生產(chǎn)中主要關(guān)心物質(zhì)的平衡和壓力分布。所以需要進一步地引入各種假設對模型進行簡化,降低耦合性、非線性強度。比
3、如作為經(jīng)驗公式引入的Darcy定律以及其他非Darcy律,以及假設流體不可壓或者微可壓等等。
Darcy定律主要描述流體流速u和壓力p的梯度之間的線性關(guān)系,描述了多孔介質(zhì)中Newton流體的滲流現(xiàn)象。當Darcy速度u特別小的時候,Darcy定律才成立[6]。一般這類數(shù)學模型的偏微分方程組結(jié)構(gòu)比較復雜,耦合求解難度大。同時因為多孔介質(zhì)類型多樣,尺度變化大,導致數(shù)值模擬計算量大,收斂速度較慢。所以運用計算機對這類數(shù)學模型進行大規(guī)
4、模、快速保精度的數(shù)值求解成為科學與工程中的迫切需求。
近些年來,已經(jīng)有了很多關(guān)于Darcy-Forchheimer模型的數(shù)值分析工作。其中Girault和Wheeler在[38]中已經(jīng)通過證明非線性算子A(v)=μ/pK-1v+β/ρ|v|v的單調(diào)性、強制性以及半連續(xù)性,從而證明了Darcy-Forchheimer模型解的存在唯一性,同時給出了一個合適的inf-sup條件。然后他們考慮分別用分片常數(shù)和非協(xié)調(diào)Crouzeix-R
5、aviart混合元來逼近速度和壓力。他們證明了離散的inf-sup條件以及給出的混合元格式的收斂性。同時他們用Peaceman-Rachford[58]類型的迭代方法來求解離散的非線性代數(shù)方程,并給出了這類迭代法的收斂性。在Peaceman-Rachford迭代方法中,非線性方程通過和散度方程解耦,然后求解一個封閉的方程。López,Molina,Salas在[49]中實現(xiàn)了文獻[38]中所提方法的數(shù)值實驗,并且針對Newton法和Pe
6、aceman-Rachford迭代方法求解非線性方程做了對比。他們指出對比Peaceman-Rachford迭代方法求解非線性方程,Newton法求解非線性方程并沒有優(yōu)勢。因為在每一步迭代中,Newton法需要求解一個Jacobian矩陣,然后再求解一個線性鞍點系統(tǒng),但是在Peaceman-Rachford迭代中,只需要針對解耦之后的非線性方程計算一個人為引入的中間值,然后求解一個簡化的線性鞍點問題。對比形成一個Jacobian矩陣所需
7、要的工作量,求解解耦之后的非線性方程消耗的工作量可以忽略不計。而且,在選取同樣的迭代初值的條件下,Peaceman-Rachford迭代比Newton法收斂所需的迭代步數(shù)少。細節(jié)可以參考文獻[49]。
Park在文獻[56]中對時間依賴的Darcy-Forchheimer模型提出了一種半離散的混合元格式。Pan和Rui在文獻[54]中對Darcy-Forchheimer模型給出了一種基于Raviart-Thomas(RT)元或
8、者Brezzi-Douglas-Marini(BDM)元逼近速度,分片常數(shù)逼近壓力dual形式的混合元方法。他們將Darcy-Forchheimer模型中速度化為壓力梯度的函數(shù),得到了一個非線性單調(diào)只含壓力的橢圓偏微分方程,并且基于單調(diào)非退化方程的正則性證明了連續(xù)和離散問題的inf-sup條件,證明了解的存在唯一性。最后用Darcy-Forchheimer算子的單調(diào)性給了速度L2,L3范數(shù),壓力L2范數(shù)的先驗誤差估計。Rui和Pan在文
9、獻[63]中給出了Darcy-Forchheimer模型的塊中心有限差分方法,其中塊中心有限差分在合適的數(shù)值積分公式下可以認為是最低階的RT-PO混合元方法aRui,Zhao和Pan在文獻[64]中針對Darcy-Forchheimer模型中的Forchheimer系數(shù)是變量的情況,即β(x),給出了相應的塊中心有限差分方法。Wang和Rui在文獻[76]中對Darcy-Forchheimer模型構(gòu)造了一種穩(wěn)定的Crouzeix-Rav
10、iart混合元方法。Rui和Liu在文獻[62]中對Darcy-Forchheimer模型介紹了一種二重網(wǎng)格塊中心有限差分方法。Salas,López,和Molina在文獻[67]中給出了他們在文獻[49]中實現(xiàn)的混合元方法的理論分析,并給出了解的適定性分析和收斂性證明。
上述提到的大多數(shù)前人的工作主要致力于對Darcy-Forchheimer模型的離散方法。除了在文獻[38]中提到的Peaceman-Rachford迭代法,
11、很少有工作探索針對離散后得到的非線性鞍點問題的快速解法,而這正是本篇論文的出發(fā)點和主題。多重網(wǎng)格方法是許多高效求解線性和非線性橢圓問題的方法之一。需要特別指出的事,對非線性問題,我們不會再得到一個簡單的線性殘量方程,這就是處理線性和非線性問題的最重要的區(qū)別。這里我們所用的多重網(wǎng)格格式是我們常用來處理非線性問題的多重網(wǎng)格方法,稱為全近似格式(FAS)[20]。因為我們在求解粗網(wǎng)格的問題時用的是全近似,而不是只用誤差。
本文對多孔
12、介質(zhì)中Darcy-Forchheimer模型構(gòu)造了基于協(xié)調(diào)和非協(xié)調(diào)混合元方法離散分別給出了有效的非線性多重網(wǎng)格方法。我們用Peaceman-Rachford迭代法作為多重網(wǎng)格方法中的光滑子來解耦非線性方程和質(zhì)量守恒方程。我們把線性的鞍點問題簡化成一個對稱正定的問題求解,并且說明了我們這種處理方式的有效性。針對用來解耦非線性方程和限制條件的分裂參數(shù)α,文獻[49]中對Forchheimer系數(shù)β不同的取值,總是取α=1,而我們找到了一個更
13、好的值,并且通過比較迭代收斂需要的次數(shù)和CPU計算時間說明了我們?nèi)〉闹蹈?。我們做了很多?shù)值實驗來說明我們構(gòu)造的多重網(wǎng)格求解器的有效性。我們構(gòu)造的方法收斂即不依賴于離散網(wǎng)格的大小也不依賴于Forchheimer數(shù)的取值,并且我們的計算復雜度是接近于線性的。需要提醒的是,構(gòu)造一個快速算法不依賴于一些重要的參數(shù)是一件不容易的事情,例如文獻[50,53]中對一類線性Stokes方程的處理。
本文組織結(jié)構(gòu)如下:
第一章,簡要
14、介紹了多孔介質(zhì)中Darcy-Forchheimer方程及其適用范圍,以及質(zhì)量守恒定律及其在各種假設下的變形,本文所處理的數(shù)學模型,求解的方程組就是基本方程的耦合。
第二章,簡要回顧了求解離散方程的基本數(shù)值計算方法。包括線性方程組的直接解法以及線性迭代解法和非線性迭代解法。除了介紹不同的數(shù)值方法外,還簡要概述了每種方法有效適用的情況。同時說明了基礎迭代法的優(yōu)勢和缺陷。經(jīng)典的迭代法本質(zhì)上僅起到“光滑”作用,即它能很快地消去殘量中的
15、高頻部分,但對低頻部分,效果卻不是很好。以經(jīng)典迭代法求解齊次Dirichlet邊界的二維Poisson問題為例來說明迭代法的光滑性質(zhì)。
第三章,介紹了多重網(wǎng)格方法最基本的思想和最基礎的算法。首先介紹了線性多重網(wǎng)格方法,因為對線性問題誤差滿足殘量方程,但是它對非線性問題并不適用,對非線性問題,則需要采取不同的策略。隨之介紹了兩種常見的非線性多重網(wǎng)格方法。
第四章,對多孔介質(zhì)中D arcy-Forchheimer模型構(gòu)造
16、了基于協(xié)調(diào)混合元方法離散給出了一種有效的非線性多重網(wǎng)格方法。我們用Peaceman-Rachford迭代法作為多重網(wǎng)格方法中的光滑子來解耦非線性方程和質(zhì)量守恒方程。我們把線性的鞍點問題簡化成一個對稱正定的問題求解,并且我們說明了我們這種處理方式的有效性。針對用來解耦非線性方程和限制條件的分裂參數(shù)α,文獻[49]中對Forchheimer系數(shù)β不同的取值,總是取α=1,而我們找到了一個更好的值,并且通過比較迭代收斂需要的次數(shù)和CPU計算時
17、間說明了我們?nèi)〉闹蹈?。我們做了很多?shù)值實驗來說明我們構(gòu)造的多重網(wǎng)格算法的有效性。我們構(gòu)造的方法收斂即不依賴于離散網(wǎng)格的大小也不依賴于Forchheimer系數(shù)的取值,并且我們的計算復雜度是接近于線性的。本部分內(nèi)容出自文章[42],該文章已在期刊Journal of Scientific Computing(SCI)在線發(fā)表。
第五章,對多孔介質(zhì)中Darcy-Forchheimer模型構(gòu)造了基于非協(xié)調(diào)混合元方法離散給出了一種有
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