All issues

Разработана модель биогеохимических циклов трансформации питательных веществ в экосистеме водоема на примере Телецкого озера (ТО) для оценки его ассимиляционного потенциала в условиях отсутствия прямых измерений концентраций общего азота и фосфора, вместо чего для предварительных выводов используются соответствующие расчетные данные, полученные при моделировании. Правомерность такого способа обосновывается проверкой адекватности результатов моделирования данным среднемесячных многолетних наблюдений для всех переменных состояния модели в воде изучаемого обьекта. Рассмотрены наиболее существенные особенности моделирования круговорота соединений биогенных элементов (N и P) и динамики растворенного кислорода в экосистеме ТО. Выполнена калибровка модели с учетом данных многолетних наблюдений за качеством воды 1985–2003 гг., а также сценарного варианта гидрологического режима 2016 г. Приводится анализ внутригодовой изменчивости переменных состояния, азотных и фосфорных поступлений и потерь в воде ТО. Рассчитана предварительная величина допустимой нагрузки N и P на озеро. Модельный анализ показал, что у озера практически отсутствует ассимиляционный потенциал по отношению к соединениям фосфора. Значения среднегодовых концентраций, соответствующие случаю допустимой биогенной нагрузки, равны P_общ. = 0,013 гР/м³, что равно среднегодовой концентрации за 18-летний период наблюдений, пороговое содержание N_общ. = 0,895 гN/м³. Ассимиляционный потенциал по азоту небольшой, в пределах второй значащей цифры после запятой, имеется в виду, что его расчетная среднегодовая величина составляет 0,836 гN/м³. Результаты модельных расчетов свидетельствуют о том, что воды ТО из-за низкой температуры воды в течение всего года наряду с уникальной чистотой отличаются крайне слабо развитым сообществом гидробионтов. В случае других озер повышение антропогенного пресса могло бы сглаживаться за счет утилизации вследствие жизнедеятельности достаточно развитых сообществ гидробионтов. Здесь же достаточного ресурса самоочищения нет, и сравнительно небольшое повышение антропогенного загрязнения может привести к нарушению устойчивости в экосистеме ТО.

A model of biogeochemical cycles for nutrient transformation in the ecosystem of a water body has been developed using the example of the Lake Teletskoye (TL) to assess its assimilation potential in the absence of direct measurements for total nitrogen and phosphorus concentrations, instead of which the corresponding simulated data. The validity is justified by checking the adequacy of the simulation results to the data of average monthly long-term observations for all variables of the state for model. The model was calibrated with taking into account data from observations of water quality in 1985–2003, as well as a scenario version of the hydrological regime in 2016. The analysis of the intra-annual changeability of state variables, nitrogen and phosphorus inputs and outputs in TL water is given. The preliminary values of the permissible load N and P on the lake is accessed. The model analysis showed that the lake has practically no assimilation potential with respect to phosphorus compounds. The corresponding values of concentrations are equal to: P_tot. = 0.013 gP/m³, which is equal to the average annual content over the period of 18-year observations. The threshold content of N_tot. = 0.895 gN/m³. The assimilation potential for nitrogen is small, within the second significant digit after the decimal point, bearing in mind that its simulated average annual value is 0.836 gN/m³. The results of simulation indicate that the TL waters, due to the low water temperatures, along with their unique purity, differ in an extremely poorly developed community of hydrobionts. In the case of other lakes, the increase of anthropogenic pressure could be mitigated by utilization due to the vital activity of sufficiently developed hydrobionts communities. Here, there is no sufficient self-purification resource, and a relatively small increase in anthropogenic load can lead to a violation of the sustainability.

В работе построена и исследуется обобщенная модель, описывающая двухкомпонентные системы реакционно-диффузионного типа со степенной нелинейностью и учитывающая влияние внешних шумов. Для анализа обобщенной модели разработана методология, включающая в себя линейный анализ устойчивости, нелинейный анализ устойчивости и численное моделирование эволюции системы. Методика проведения линейного анализа опирается на базовые подходы, в которых для получения характеристического уравнения используется матрица линеаризации. Нелинейный анализ устойчивости проводится с точностью до моментов третьего порядка включительно. Для этого функции, описывающие динамику компонент, раскладываются в ряд Тейлора до слагаемых третьего порядка. Затем с помощью теоремы Новикова проводится процедура усреднения. В результате полученные уравнения образуют бесконечную иерархично подчиненную структуру, которую в определенный момент необходимо прервать. Для этого пренебрегаем вкладом слагаемых выше третьего порядка как в самих уравнениях, так и при построении уравнений моментов. Полученные уравнения образуют набор линейных уравнений, из которых формируется матрица устойчивости. Эта матрица имеет довольно сложную структуру, в связи с чем ее решение может быть получено только численно. Для проведения численного исследования эволюции системы выбран метод переменных направлений. Из-за наличия в анализируемой системе стохастической части метод был модифицирован таким образом, что на целых слоях проводится генерация случайных полей с заданным распределением и функцией корреляции, отвечающих за шумовой вклад в общую нелинейность. Апробация разработанной методологии проведена на предложенной Barrio et al. модели реакции – диффузии, по результатам исследования которой им показана схожесть получаемых структур с пигментацией рыб. В настоящей работе внимание сосредоточено на анализе поведения системы в окрестности ненулевой стационарной точки. Изучена зависимость действительной части собственных значений от волнового числа. В линейном анализе получена область значений волновых чисел, при которых возникает неустойчивость Тьюринга. Нелинейный анализ и численное моделирование эволюции системы проводятся для параметров модели, которые, напротив, находятся вне области неустойчивости Тьюринга. В рамках нелинейного анализа найдены интенсивности аддитивного шума, при которых, несмотря на отсутствие условий для возникновения диффузионной неустойчивости, система переходит в неустойчивое состояние. Результаты численного моделирования эволюции апробируемой модели демонстрируют процесс образования пространственных структур тьюрингового типа при воздействии на нее аддитивного шума.

The paper constructs and studies a generalized model describing two-component systems of reaction – diffusion type with power nonlinearity, considering the influence of external noise. A methodology has been developed for analyzing the generalized model, which includes linear stability analysis, nonlinear stability analysis, and numerical simulation of the system’s evolution. The linear analysis technique uses basic approaches, in which the characteristic equation is obtained using a linearization matrix. Nonlinear stability analysis realized up to third-order moments inclusively. For this, the functions describing the dynamics of the components are expanded in Taylor series up to third-order terms. Then, using the Novikov theorem, the averaging procedure is carried out. As a result, the obtained equations form an infinite hierarchically subordinate structure, which must be truncated at some point. To achieve this, contributions from terms higher than the third order are neglected in both the equations themselves and during the construction of the moment equations. The resulting equations form a set of linear equations, from which the stability matrix is constructed. This matrix has a rather complex structure, making it solvable only numerically. For the numerical study of the system’s evolution, the method of variable directions was chosen. Due to the presence of a stochastic component in the analyzed system, the method was modified such that random fields with a specified distribution and correlation function, responsible for the noise contribution to the overall nonlinearity, are generated across entire layers. The developed methodology was tested on the reaction – diffusion model proposed by Barrio et al., according to the results of the study, they showed the similarity of the obtained structures with the pigmentation of fish. This paper focuses on the system behavior analysis in the neighborhood of a non-zero stationary point. The dependence of the real part of the eigenvalues on the wavenumber has been examined. In the linear analysis, a range of wavenumber values is identified in which Turing instability occurs. Nonlinear analysis and numerical simulation of the system’s evolution are conducted for model parameters that, in contrast, lie outside the Turing instability region. Nonlinear analysis found noise intensities of additive noise for which, despite the absence of conditions for the emergence of diffusion instability, the system transitions to an unstable state. The results of the numerical simulation of the evolution of the tested model demonstrate the process of forming spatial structures of Turing type under the influence of additive noise.

В данной работе рассматривается обратная задача сейсморазведки — определение структуры исследуемой среды по зарегистрированному волновому отклику от нее. В качестве целевого объекта рассматриваются крупные трещины, размеры и положение которых необходимо определить.

Для решения прямой задачи используется численное моделирование сеточно-характеристическим методом. Сеточно-характеристический метод позволяет применять физически обоснованные алгоритмы расчета точек на внешних границах области и контактных границах внутри области интегрирования. Трещина принимается тонкой, для описания трещины используется специальное условие на створках трещины.

Обратная задача решается с помощью сверточных нейронных сетей. Входными данными нейронной сети являются сейсмограммы, интерпретируемые как изображения. Выходными данными являются маски, описывающие среду на структурированной сетке. Каждый элемент такой сетки относится к одному из двух классов: либо элемент сплош- ного геологического массива, либо элемент, через который проходит трещина. Такой подход позволяет рассматривать среду, в которой находится неизвестное наперед количество трещин.

Для обучения нейронной сети использовались исключительно примеры с одной трещиной. Для итогового тестирования обученной сети использовались отдельные примеры с несколькими трещинами, эти примеры никак не были задействованы в ходе обучения. Целью тестирования в таких условиях была проверка, что обученная сеть обладает достаточной общностью, распознает в сигнале признаки наличия трещины и при этомне страдает от переобучения на примерах с единственной трещиной в среде.

В работе показано, что сверточная сеть, обученная на примерах с единичной трещиной, может использоваться для обработки данных с множественными трещинами. Хорошо определяются в том числе небольшие трещины на больших глубинах, если они пространственно разнесены друг от друга на расстояние большее, чемдлина сканирующего импульса. В этом случае на сейсмограмме их волновые отклики хорошо различимы и могут быть интерпретированы нейронной сетью. В случае близко расположенных трещин могут возникать артефакты и ошибки интерпретации. Это связано с тем, что на сейсмограмме волновые отклики близких трещин сливаются, из-за чего нейронная сеть интерпретирует несколько рядом расположенных трещин как одну. Отметим, что подобную ошибку, скорее всего, допустил бы и человек при ручной интерпретации данных. В работе приведены примеры некоторых таких артефактов, искажений и ошибок распознавания.

This paper considers the inverse problem of seismic exploration — determining the structure of the media based on the recorded wave response from it. Large cracks are considered as target objects, whose size and position are to be determined.

he direct problem is solved using the grid-characteristic method. The method allows using physically based algorithms for calculating outer boundaries of the region and contact boundaries inside the region. The crack is assumed to be thin, a special condition on the crack borders is used to describe the crack.

The inverse problem is solved using convolutional neural networks. The input data of the neural network are seismograms interpreted as images. The output data are masks describing the medium on a structured grid. Each element of such a grid belongs to one of two classes — either an element of a continuous geological massif, or an element through which a crack passes. This approach allows us to consider a medium with an unknown number of cracks.

The neural network is trained using only samples with one crack. The final testing of the trained network is performed using additional samples with several cracks. These samples are not involved in the training process. The purpose of testing under such conditions is to verify that the trained network has sufficient generality, recognizes signs of a crack in the signal, and does not suffer from overtraining on samples with a single crack in the media.

The paper shows that a convolutional network trained on samples with a single crack can be used to process data with multiple cracks. The networks detects fairly small cracks at great depths if they are sufficiently spatially separated from each other. In this case their wave responses are clearly distinguishable on the seismogram and can be interpreted by the neural network. If the cracks are close to each other, artifacts and interpretation errors may occur. This is due to the fact that on the seismogram the wave responses of close cracks merge. This cause the network to interpret several cracks located nearby as one. It should be noted that a similar error would most likely be made by a human during manual interpretation of the data. The paper provides examples of some such artifacts, distortions and recognition errors.

В работе представлена каскадная модель нейронной сети с физической поддержкой, предназначенная для прогнозирования перепада давления при трехфазном течении (нефть, газ, вода) в прямом участке трубы с различными углами наклона. Для преодоления ограничений существующих эмпирических корреляций и вычислительно затратных методов численного моделирования предложена архитектура, декомпозирующая задачу на три последовательные физически интерпретируемые подзадачи: регрессионное прогнозирование коэффициента удержания жидкости, классификация режима течения и непосредственный расчет градиента давления. Каждая подзадача решается отдельной полносвязной нейронной сетью, выход которой передается следующей модели в каскаде. Обучение и тестирование предложенной модели проведены на обширном синтетическом наборе данных (8·10⁷ записей), сгенерированном с использованием полуэмпирической модели. Верификация выполнена на независимых экспериментальных данных. Проведен сравнительный анализ с единой полносвязной (не каскадной) нейронной сетью и исследована чувствительность моделей методами Соболя и Боргоново. Каскадная модель продемонстрировала превосходство по точности и обеспечила высокую интерпретируемость результатов за счет получения промежуточных физических параметров (коэффициента удержания жидкости, режима течения). Разработанная модель обладает низкой вычислительной сложностью, что позволяет использовать ее в системах реального времени и цифровых двойниках гидравлических систем нефтегазовой промышленности.

The paper presents a cascade model of a physically supported neural network designed to predict pressure drop in three-phase flow (oil, gas, water) in a pipe section with various angles of inclination. To overcome the constraints of existing empirical correlations and computation-intensive numerical modeling methods, we propose an architecture that decomposes the problem into three sequential physically interpretable subtasks: regression prediction of the fluid hold-up coefficient, fluid flow regime classification, and pressure gradient evaluation. Each subtask is solved by a separate fully connected neural network, the output of which is passed to the next model in the cascade. Training and testing of the proposed architecture was performed on an extensive synthetic dataset (8 · 10⁷ records) generated using a semi-empirical model. Verification is performed on independent experimental data. A comparative analysis with a single fully connected (non-cascade) neural network is made, and the sensitivity of the models is examined using Sobol and Borgonovo methods. The cascade model demonstrates superior accuracy and ensures high interpretability of results by providing intermediate physical parameters (fluid hold-up coefficient, flow regime). The developed model has low computational complexity, which allows it to be used in real-time systems and digital twins of hydraulic systems in the oil and gas industry.

Аортальный стеноз и другие формы дисфункции аортального клапана сопровождаются нарушением внутрисердечной гемодинамики, перегрузкой левого желудочка и повышением риска сердечно-сосудистых осложнений. Для оценки работы клапана важны не только интегральные клинические показатели, но и локальные механические и гемодинамические характеристики, которые, как правило, не могут быть напрямую измерены in vivo. В связи с этим математическое моделирование рассматривается как один из основных инструментов количественного анализа аортального клапана. Несмотря на широкое применение различных моделей деформируемого твердого тела и постановок связанных задач взаимодействия жидкости и твердого тела (fluid-structure interaction, FSI), для описания динамического поведения створок границы применимости упрощенных постановок по отношению к полной сопряженной задаче остаются недостаточно определенными. В работе рассматривалась идеализированная модель корня аорты с синусами Вальсальвы и трехстворчатым клапаном. Створки описывались анизотропной гиперупругой моделью материала. Выполнено сопоставление пяти расчетных сценариев, включающих полную FSI-постановку, учитывающую как динамику твердого тела, так и жидкости, а также модель деформируемого твердого тела с четырьмя вариантами нагружения, заменяющего влияние кровотока, которые отличаются способом учета давления и направлением приложения нагрузки к створкам. В качестве критериев сравнения использовались деформации, перемещения, напряжения по Мизесу, колебательная динамика створок и площадь геометрического открытия клапана. Показано, что FSI-модель обеспечивает наиболее согласованное описание работы клапана, включая асимметричное открытие створок, более плавную динамику раскрытия и отсутствие выраженного нефизиологичного флаттера. Структурные постановки с нагрузкой, приложенной по локальной нормали к поверхности створок, приводят к завышению деформаций и напряжений, а также к более выраженным колебательным режимам. Сценарии с ограничением направления нагрузки дают более умеренный отклик, однако также не воспроизводят пространственную структуру нагрузки и временную организацию раскрытия створок. Сделан вывод, что при моделировании аортального клапана решающее значение имеет не только величина перепада давления, но и способ его пространственно-временного приложения к створкам. Структурные модели деформируемого твердого тела могут использоваться для качественной оценки отдельных механических тенденций, однако не являются полноценной заменой FSI-постановки при анализе кинематики створок, колебательных режимов, напряженно-деформированного состояния и динамики открытия клапана.

Aortic stenosis and other forms of aortic valve dysfunction are associated with impaired intracardiac hemodynamics, left ventricular overload, and an increased risk of cardiovascular complications. Assessment of valve function requires not only integral clinical indicators but also local mechanical and hemodynamic characteristics, which, as a rule, cannot be measured directly in vivo. Therefore, mathematical modeling is regarded as one of the main tools for the quantitative analysis of the aortic valve. Despite the widespread use of various deformable-solid models and coupled fluid-structure interaction formulations, FSI, for describing leaflet dynamics, the limits of applicability of simplified formulations relative to the fully coupled problem remain insufficiently defined. In this study, an idealized model of the aortic root with the sinuses of Valsalva and a tricuspid valve was considered. The leaflets were described using an anisotropic hyperelastic material model. Five computational scenarios were compared, including a fully coupled FSI formulation that accounts for both solid and fluid dynamics, as well as a deformable-solid model with four loading variants replacing the effect of blood flow, differing in the way pressure was represented and in the direction of load application to the leaflets. The comparison criteria included deformation, displacement, von Mises stress, leaflet oscillatory dynamics, and the geometric opening area of the valve. It was shown that the FSI model provides the most consistent description of valve function, including asymmetric leaflet opening, smoother opening dynamics, and the absence of pronounced nonphysiological flutter. Structural formulations with loads applied along the local normal to the leaflet surface lead to overestimation of deformation and stress, as well as to more pronounced oscillatory regimes. Scenarios with restricted load direction produce a more moderate response, but they also fail to reproduce the spatial load structure and the temporal organization of leaflet opening. It was concluded that, in aortic valve modeling, not only the magnitude of the pressure difference but also the way it is applied to the leaflets in space and time is of decisive importance. Structural deformable-solid models may be used for the qualitative assessment of selected mechanical trends, but they cannot serve as a full substitute for the FSI formulation in the analysis of leaflet kinematics, oscillatory regimes, stress-strain state, and valve opening dynamics.

Методом квантово-химического моделирования исследован возможный конформационный переход в локальном окружении первичного хинона в фотосинтетическом реакционном центре (РЦ) бактерии Rhodobacter sphaeroides, сопровождающий процесс переноса электрона. Исходя из представления о наличии двух устойчивых конформационных состояний РЦ, предложена кинетическая модель, хорошо описывающая экспериментальные температурные зависимости скорости реакции рекомбинации P⁺Q_A^- → PQ_A. Результаты квантово-химического моделирования сайта связывания первичного хинона позволяют предложить на роль указанного конформационного изменения небольшое смещение кольца убихинона, приводящее к разрыву водородной связи, образуемой 4–C=O группой убихинона с гистидином M²¹⁹, и образованию новой водородной связи с гидроксильной группой треонина M²²². Значения параметров модели, полученные с помощью квантово-химических расчетов, качественно согласуются со значениями параметров кинетической модели, используемых для описания реакции рекомбинации.

A possible conformational change, which accompanies electron tranport in Rb. sphaeroides photosynthetic reaction center (RC), was studied using quantum-chemical approach. A kinetic model which takes into account two conformational states of RC is proposed. The model quantitatively describes experimental temperature dependencies of recombination reaction rate P⁺Q_A^- → PQ_A. Quantum-chemical modeling of primary quinone (Q_A) binding site permits one to propose a minor shift of Q_A as a conformational change of interest. The shift is accompanied by break of a hydrogen bond between 4–C=O group of Q_A and histidine M²¹⁹, and formation of a new hydrogen bond between Q_A and hydroxyl group of threonine M²²². Characteristics of this conformational change were obtained from quantum-chemical calculations and match parameters of kinetic model in qualitative fashion.

В работе рассмотрен подход к оптимизации интегральных оценок состояния биосистем. Подход включает процедуры уменьшения вариабельности интегральных оценок, основанные на статистическом моделировании экспериментальных данных, а также оптимизацию числа признаков состояния на основе оценки их относительного вклада в интегральную оценку c использованием параллельных вычислений.

The approach to optimization of integral estimation of bio-systems state is presented. The approach is included the procedures of decreasing of variability of integral estimation based on statistical modeling of experimental data set and optimization the quantity of a state characteristics on a base of their relative contribution to the integral estimation using parallel calculation.

Рассматривается иерархическая модель, предложенная Джохансеном и Сорнеттом, описывающая механизм возникновения логопериодических колебаний, предшествующих финансовым крахам, и проводится ее численный анализ. Предлагаются обобщения данной модели на основе введения зависимость степени влияния агентов друг на друга от ультраметрического расстояния между ними. Наибольшее внимание уделяется вопросу об универсальности критической точки, который исследуется с помощью построения распределений точек краха при различном числе агентов.

We consider the hierarchical model of financial crashes introduced by A. Johansen and D. Sornette which reproduces the log-periodic power law behavior of the price before the critical point. In order to build the generalization of this model we introduce the dependence of an influence exponent on an ultrametric distance between agents. Much attention is being paid to a problem of critical point universality which is investigated by comparison of probability density functions of the crash times corresponding to systems with various total numbers of agents.

Рассматриваются два возможных вычислительных метода интерпретации экспериментальных данных, полученных методами магнитно-силовой зондовой микроскопии. Развитие методов моделирования и реконструирования распределения макроспинов проводится с целью изучения процессов перемагничивания наночастиц в упорядоченных двумерных массивах. Предлагаются подходы к разработке сверхмасштабируемых высокопроизводительных алгоритмов, предназначенных для параллельного исполнения на суперкомпьютерных кластерах для решения прямой и обратной задачи моделирования магнитных состояний, типов упорядочения и процессов перемагничивания наносистем с коллективным поведением. Результаты моделирования согласуются с результатами эксперимента.

We consider two possible computational methods of the interpretation of experimental data obtained by means of the magnetic force microscopy. These methods of macrospin distribution simulation and reconstruction can be used for research of magnetization reversal processes of nanodots in ordered 2D arrays of nanodots. New approaches to the development of high-performance superscale algorithms for parallel executing on a supercomputer clusters for solving direct and inverse task of the modeling of magnetic states, types of ordering, reversal processes of nanosystems with a collective behavior are proposed. The simulation results are consistent with experimental results.

На основе отображения, построенного путем упрощения и редукции модели Луо–Руди, исследуется динамика ансамблей связанных элементов в приложении к моделированию пространственно-временных процессов в сердечной мышце. В частности, представлены возможности отображения в воспроизведении различных режимов сердечной активности, в том числе возбудимого и осцилляторного режимов. Рассмотрена динамика цепочек и решеток связанных осцилляторных элементов со случайным распределением индивидуальных частот. Обнаружены эффекты кластерной синхронизации и переход к глобальной синхронизации при увеличении силы связи. Проанализировано распространение импульсов по цепочке, а также концентрических и спиральных волн в двумерной решетке связанных отображений, моделирующих динамику возбудимых сред. Изучены характеристики спиральной волны в зависимости от изменения индивидуальных параметров и связи. Проведено исследование смешанных ансамблей, состоящих из возбудимых и осцилляторных элементов с градиентным изменением свойств, в том числе в приложении к задаче описания нормального и патологического характера функционирования синоатриального узла.

The dynamics of coupled elements’ ensembles are investigated in the context of description of spatio-temporal processes in the myocardium. Basic element is map-based model constructed by simplification and reduction of Luo-Rudy model. In particular, capabilities of the model in replication of different regimes of cardiac activity are shown, including excitable and oscillatory regimes. The dynamics of 1D and 2D lattices of coupled oscillatory elements with a random distribution of individual frequencies are considered. Effects of cluster synchronization and transition to global synchronization by increasing of coupling strength are discussed. Impulse propagation in the chain of excitable cells has been observed. Analysis of 2D lattice of excitable elements with target and spiral waves have been made. The characteristics of the spiral wave has been analyzed in depending on the individual parameters of the map and coupling strength between elements of the lattice. A study of mixed ensembles consisting of excitable and oscillatory elements with a gradient changing of the properties have been made, including the task for description of normal and pathological activity of the sinoatrial node.