ИИ предсказывает поведение жидкостей в пористых средах, решая вековую научную задачу

Вязкое пальцеобразование при вытеснении более вязкой жидкости (тёмный цвет) менее вязкой жидкостью (жёлтый цвет). Автор: Бирендра Джа

Учёные из Инженерной школы Витерби Университета Южной Калифорнии разработали новый подход к решению проблемы вязкого пальцеобразования — сложного физического явления, которое десятилетиями оставалось загадкой для науки.

Вековая проблема

Вязкое пальцеобразование возникает, когда менее вязкая жидкость вытесняет более вязкую в пористой среде, например, в подземных горных породах. Этот процесс создаёт непредсказуемые пальцеобразные узоры, которые серьёзно осложняют такие важные области, как повышение нефтеотдачи, захоронение CO₂ и очистка грунтовых вод.

Прорыв с помощью искусственного интеллекта

Ассоциированный профессор Бирендра Джа и его команда создали глубокую обучающуюся модель, которая способна точно предсказывать и анализировать вязкое пальцеобразование с беспрецедентной скоростью и точностью. Их исследование опубликовано в журнале Physical Review Fluids.

Традиционные методы компьютерного моделирования (DNS) требуют огромных вычислительных ресурсов. «Один из моих симуляторов для статьи 2011 года работал два месяца — это совершенно неприемлемо для промышленности», — пояснил Джа.

Новый подход команды использует комбинацию технологий: «пространственное внедрение» для распознавания сложных узоров жидкостей и «временную динамику Купмана» для понимания правил эволюции этих узоров во времени. После обучения модели, которое заняло около часа на двух GPU, результаты можно получать практически мгновенно.

Превосходство над традиционными методами

«Мы приятно удивлены производительностью метода, — отметил Джа. — Наша модель не только соответствует точности традиционных методов, но и исправляет некоторые их ошибки».

Исследователи обнаружили, что их ИИ-модель устраняет численные ошибки, характерные для традиционных вычислений, и точно предсказывает такие сложные физические механизмы, как разделение пальцев, их слияние и перемешивание.

Перспективы применения

Технология найдёт применение не только в энергетике и экологии, но и в фармацевтике и биомедицине. В микрофлюидных устройствах, используемых для тестирования лекарств, также возникают проблемы с вязким пальцеобразованием при взаимодействии жидкостей разной вязкости.

Команда планирует дальнейшее совершенствование моделей, добавляя больше обучающих данных для лучшего моделирования подземных сред.

Больше информации: R. Wibawa et al, Deep learning models of viscous fingering based on Koopman dynamics of dense embeddings, Physical Review Fluids (2025). DOI: 10.1103/knp4-cd89