В ИНГГ СО РАН сделали еще один шаг на пути к виртуальной реальности в геофизических приложениях
04 августа 2021 г.
Чтобы изучить внутреннюю структуру и физические свойства тех или иных образцов, ученые широко применяют подходы, основанные на математическом моделировании.
Виртуальные испытания имеют целый ряд преимуществ перед реальными. Так, численное моделирование допускает многократное использование образца, не вызывает его разрушения и не изменяет его физические свойства в ходе исследований. На одном и том же цифровом образе сотрудники института могут выполнять совершенно разные эксперименты.
Как перейти от реального образца к виртуальному?
Переход от физического объекта к его цифровой модели подразумевает несколько основных шагов. Прежде всего специалисты должны определить его внутреннюю структуру. Для этого используется метод компьютерной томографии с послойным снятием изображений поперечных срезов образца.
Далее следует предварительная обработка пакета послойных изображений, а затем – переход от набора изображений к геометрической цифровой модели, пригодной для дальнейшего численного моделирования.
Решение данной задачи зависит от множества факторов, в частности от формата входных данных, требуемого формата итоговой цифровой модели и перспектив ее дальнейшего использования.
Что сделали сотрудники лаборатории математического моделирования многофизичных процессов в нативных и искусственных многомасштабных гетерогенных средах ИНГГ СО РАН?
Специалисты предложили новый алгоритм перехода от набора послойных изображений керна, полученных путем компьютерной томографии, к трёхмерной цифровой модели, применимой для последующего численного моделирования сопряжённых физических процессов.
В отличие от существующих алгоритмов сегментации изображения новый подход использует многоэтапный процесс восстановления: от простейших пороговых алгоритмов до сложных систем на базе нейронных сетей с применением критериев, основанных на фундаментальных законах сохранения.
Разработанный алгоритм позволяет преобразовать сегментированные данные в цифровую геометрическую модель с точностью свыше 95% и получить физически релевантный результат при выполнении численного моделирования физических процессов в цифровой среде.
В дальнейшем ученые планируют использовать цифровые двойники реальных гетерогенных образцов для решения многофизичных задач и определения эффективных свойств анизотропных сред.
Источник: Научная Россия