Опыт создания прикладного программного обеспечения для моделирования глубинных тепловых процессов (на примере моделирования нестационарной теплопроводности над мантийным плюмом в модуле VLADI GEAD 4.0)

№1 (2021) УДК 004.413+004.94+551.2.03::536.21 DOI: 10.47148/1609-364X-2021-1-51-73 В.И. Васильев, Е.В. Васильева, Н.С. Жатнуев Ключевые слова: прикладное программирование, компьютерное моделирование, нестационарная теплопроводность, мантийно-коровый мигрант, интервал «адиабата-геотерма», Vladi Gead 4.0. Раздел: Моделирование геообъектов и геопроцессов

Формирование оторочек флюидов в газоконденсатной залежи при внедрении пластовых вод

№3 (2014) УДК 550.8:553,981.6 Петренко В.И., Петренко Н.Н., Петренко И.Н. Рецензент: Лопатин Н.В., доктор геолого-минералогических наук. Ключевые слова: газ, газоконденсат, пластовая вода, газоконденсатная залежь, гидрохимический метод, массоперенос Раздел: Моделирование геообъектов и геопроцессов

Параметры образования и эволюции мантийно-корового мигранта.

№2 (2019) ДК 551.248.2:004.942(550.347.097.35) Васильев В.И., Васильева Е.В., Жатнуев Н.С., Санжиев Г.Д. Ключевые слова: мантийно-коровый мигрант, избыточное давление, параметрическое моделирование. Раздел: Моделирование геообъектов и геопроцессов

Расчет теплового возмущения термоградиентной среды при подъеме мантийно-корового мигранта.

№4 (2019) УДК 536.2+004.942: [551.24.02+550.361.4+550.347.097.35] Васильев В.И., Жатнуев Н.С., Васильева Е.В.  Рецензент: Пиманова Н.Н., кандидат технических наук. Ключевые слова: мантийно-коровый мигрант, тепловое возмущение, логические аппроксимации, аналогия Рейнольдса, компьютерное моделирование. Раздел: Моделирование геообъектов и геопроцессов

№4 (2019)

Оптимизация разбиения исходных данных для предсказания пространственного распределения хрома нейронной сетью прямого распространения.Буевич А.Г., Рахматова А.Ю., Сергеев А.П., Баглаева Е.М., Шичкин А.В., Субботина И.Е., Сергеева М.В., Маркелов Ю.И. … » В работе предложен подход для оптимизации разбиения исходных данных на обучающее и тестовое подмножества при моделировании пространственного распределения признака методом искусственных нейронных сетей (ИНС). Подход … Читать далее