Higher order finite difference schemes for the magnetic induction equations

We describe high order accurate and stable finite difference schemes for the initial-boundary value problem associated with the magnetic induction equations. These equations model the evolution of a magnetic field due to a given velocity field. The finite difference schemes are based on Summation by Parts (SBP) operators for spatial derivatives and a Simultaneous Approximation Term (SAT) technique for imposing boundary conditions. We present various numerical experiments that demonstrate both the stability as well as high order of accuracy of the schemes.Comment: 20 page

Méthode de Galerkin discontinue pour la discrétisation par Éléments finis des équations de maxwell pour la modélisation de problèmes d’électromagnétisme en basses fréquences

RÉSUMÉ: Une discrétisation par éléments finis utilisant la méthode de Galerkin discontinue pour les équations de Maxwell est proposée pour modéliser les problèmes d’électromagnétisme en basses fréquences. L’approximation des équations de Maxwell, dans le régime des basses fréquences, est directement discrétisée avec la méthode de Galerkin discontinue qui a été originellement développée pour les problèmes hyperboliques. On étudie, plus précisément, la modélisation des problèmes sur les supraconducteurs à haute température afin d’évaluer la robustesse de la stratégie numérique proposée. Une analyse dimensionnelle du système d’équations aux dérivées partielles d’ordre un, ainsi qu’un modèle pour les milieux ambiants ayant une conductivité très faible sont aussi proposés. Un problème ayant une solution manufacturée et la propagation d’un front magnétique sont étudiés afin de vérifier la méthodologie numérique proposée. L’induction d’un courant électrique dans un échantillon et dans des câbles électriques supraconducteurs à configuration complexe est étudiée afin de valider le modèle mathématique. De plus, une comparaison sur la capture des forts gradients de la densité de courant et sur la robustesse du schéma de points-fixes est faite entre la stratégie numérique proposée et l’approche numérique populaire au sein de la communauté des ingénieurs électriques en utilisant les problèmes sur les supraconducteurs à haute température.----------ABSTRACT: The discretization of Maxwell’s equations using the discontinuous Galerkin finite element method is proposed for modeling electromagnetism problems in low-frequency regime. The low-frequency approximation to Maxwell’s equations is directly discretized using the discontinuous Galerkin method that was first designed for hyperbolic problems. The modeling of high-temperature superconductors is particularly studied to assess the robustness of the proposed numerical strategy. A dimensional analysis of Maxwell’s equations in low-frequency regime is proposed as well as a model for a medium with very low conductivity, such as air medium. A problem with a manufactured solution and the magnetic front problem are used to verify the proposed numerical strategy. The magnetization of superconducting bulks and wires with a complex structure is used to validate the mathematical model. For hightemperature superconductors modeling, the capture of the sharp gradients of the current density and the robustness of the fixed-point method are studied. The proposed approach is also compared with the popular numerical strategy among the electrical engineering community

Hybridized discontinuous Galerkin methods for magnetohydrodynamics

Discontinuous Galerkin (DG) methods combine the advantages of classical finite element and finite volume methods. Like finite volume methods, through the use of discontinuous spaces in the discrete functional setting, we automatically have local conservation, an essential property for a numerical method to behave well when applied to hyperbolic conservation laws. Like classical finite element methods, DG methods allow for higher order approximations with compact stencils. For time-dependent problems with implicit time stepping and for steady-state problems, DG methods give a larger globally coupled linear system than continuous Galerkin methods (especially for three dimensional problems and low polynomial orders). The primary motivation of the hybridized (or hybridizable) discontinuous Galerkin (HDG) methods is to reduce the number of globally coupled unknowns in DG methods when implicit time stepping or direct-to-steady-state solutions are desired. This is accomplished by the introduction of new “trace unknowns” defined on the mesh skeleton, the definition of one-sided numerical fluxes, and the enforcement of local conservation. This results in a globally coupled linear system where the local “volume unknowns” can be eliminated in a Schur complement procedure, resulting in a reduced globally coupled system in terms of only the trace unknowns. Magnetohydrodynamics (MHD) is the study of the flow of electrically conducting fluids under the influence of magnetic fields. The MHD equations are used to describe important physical phenomena including laboratory plasmas (plasma confinement in fusion energy devices), astrophysical plasmas (solar coronas, planetary magnetospheres) and liquid metal flows (metallurgy processes, the Earth’s molten core, cooling for nuclear reactors). Incompressible MHD, which is the main focus of this work, is relevant in low Lundquist number liquid metals, in high Lundquist number, large guide field fusion plasmas, and in low Mach number compressible flows. The equations of MHD are highly nonlinear, and are characterized by physical phenomena spanning wide ranges of length and time scales. For numerical methods, this presents challenges in both spatial and temporal discretization. In terms of temporal discretization, fully implicit numerical methods are attractive in their robustness; they allow for stable, high-order time integration over long time scales of interest.Computational Science, Engineering, and Mathematic

Assessing the feasibility of applying ERT for the evaluation of electrical conductivity of green carbon anode

La qualité de l'anode, particulièrement du point de vue de la résistivité électrique, est primordiale pour l'industrie de l'aluminium. Plus la résistivité électrique est faible, moins l'énergie serait perdue lors de l’opération. Le but du présent projet est donc d'évaluer la qualité de l'anode de ce point de vue. L’anode est composée de trois phases; particules de coke, matrice liant (pitch) et des porosités ou des fissures. La résistivité électrique de l'anode est fortement affectée par la taille (la distribution de taille) et la forme (la distribution de forme) de ces phases. Par conséquent, il est essentiel de comprendre les mécanismes de conduction de l'anode et de mettre en évidence l'effet de la microstructure de l'anode sur sa résistivité électrique. Dans la présente étude, nous avons essayé de créer une carte de résistivité électrique (ou conductivité) de l'anode et de la corréler avec la répartition de différentes phases. La possibilité d'utiliser de la tomographie par résistance électriques (ERT) a été évaluée en tant qu’une méthode pour cartographier la distribution de la résistivité électrique. La carte est une image de la distribution de la résistance électrique en 2-D des tranches d’anode. ERT est un processus d'estimation de la résistivité à partir des mesures de tension sur un domaine d'intérêt. Le procédé ERT consiste à mettre une série d’électrodes sur la surface de la pièce, puis injecter le courant dans une paire d’électrode et mesurer la tension des autres électrodes. Le processus continue jusqu'à ce que chaque électrode soit considérée une fois comme électrode d'injection. Alors que les tensions mesurées fournissent une matrice des mesures, le potentiel électrique à l'intérieur du matériau est calculé en utilisant la méthode des éléments finis (FEM). En comparant les tensions mesurées et calculées et en minimisant l'erreur des algorithmes de reconstruction, l'image de la conductivité est obtenue. Les images électriques par ERT ont été comparées avec des images obtenues par la microscopie électronique à balayage (MEB) et la microscopie de la Fluorescence de Rayons X (XRF). La comparaison a montré une certaine corrélation entre la répartition des phases dans l'anode de carbone et sa carte de la distribution de la résistance électrique.The quality of anode especially from electrical resistivity aspect is important to the aluminum industry. The higher the current can pass through the anode by the means of lower electrical resistivity, the lower the energy would be lost. The purpose of present project is to evaluate the quality of anode from the electrical properties point of view. Anode consists of three phases; coke particles, binder matrix (pitch) and porosities or cracks. The electrical resistivity of anode is highly affected by the size (size distribution) and shape (shape distribution) of these phases. Therefore, it is essential to understand the conduction mechanisms of anode and to reveal the effect of anode microstructure on its electrical resistivity. In the present study, we attempted to create a map of electrical resistivity (or conductivity) of anode regarding the distribution of the phases. Feasibility of using Electrical Resistance Tomography (ERT) was assessed as a method for mapping the electrical resistivity distribution in carbon anode. The map is a computed image of the distribution of electrical resistance in 2-D slice through a conducting region. ERT is a process of estimating from voltage measurements at the domain of interest. ERT method involves with putting electrodes at the boundary, injecting the current to each pair and measuring the voltage from the remaining ones until each electrode once considered as the injecting electrode. While the measured voltages provide a matrix of measurements, the electrical potential inside the material would be calculated using the Finite Element Method (FEM). By comparing the measured and calculated voltages and minimizing the error and utilizing reconstruction algorithms, the conductivity image of the desired surface will be obtained. In the final analysis, the electrical images by ERT were evaluated using SEM microscope and XRF analysis. The comparison suggested a good correlation between the electrical images and the distribution of the phases in carbon anode

Two-dimensional modeling and inversion of the controlled-source electromagnetic and magnetotelluric methods using finite elements and full-space PDE-constrained optimization strategies

[eng] The controlled-source electromagnetics (CSEM) and magnetotellurics (MT) methods are common geophysical tools for imaging the Earth's electrical interior. To appreciate measured data, both methods require forward and inverse modeling of the subsurface with the ultimate goal of finding a feasible model for which the simulated data reasonably fits the observations. The goodness of this fit depends on the error in the measured data, on the numerical error and on the degree of approximation inferred by numerical modeling. Therefore, active research focuses on new methods for modeling and inversion to improve accuracy and reliability for increasingly complex scenarios. In a first step, physical factors such as anisotropy, topography and realistic sources must be taking into account. Second, numerical methods need to be assessed in terms of solution accuracy, time efficiency and memory demand. The finite elements (FE) methods offer much flexibility in model geometry and contain quality control mechanisms for the solution, as shape function order and adaptive mesh refinement. Most emerging modeling programs are based on FE, however, inversion programs are generally based on finite differences (FD) or integral equation (IE) methods. On the other hand, inverse modeling is usually based on gradient methods and formulated in the reduced-space, where the electrical conductivity is the only optimization variable. Originally, the inverse problem is stated for the EM fields and the conductivity parameter (in the full-space), and constrained by governing partial differential equations (PDEs). The reduced-space strategy eliminates the field variables by applying equality constraints and solves then, the unconstrained problem. A common drawback of this is the repeated costly computation of the forward solution. Solving the PDE-constrained optimization problem directly, in the full-space, has the advantage that it is only necessary to exactly solve the PDEs at the end of the optimization, but it comes at the cost of a larger number of variables. This thesis develops a robust and versatile adaptive unstructured mesh FE program to model the total field for two-dimensional (2-D) anisotropic CSEM and MT data, allowing for arbitrarily oriented, three-dimensional (3-D) sources, for which a two-and-a-half-dimensional (2.5-D) approximation is employed. The formulations of the problems in a FE framework are derived for isotropic and anisotropic subsurface conductivity structures. The accuracy of the solution is controlled and improved by a goal-oriented adaptive mesh refinement algorithm. Exhaustive numerical experiments validate the adaptive FE program for both CSEM and MT methods and on land and marine environments. The influence of the model dimensions, mesh design and order of shape functions on the solution accuracy is studied and notably, an outperformance of quadratic shape functions is found (compared to linear and cubic). Several examples demonstrate the effect of complex scenarios on EM data. In particular, we study the distortion caused by: the bathymetry, the orientation and geometry of the sources and the anisotropy, considering vertical and dipping cases. All examples showcase the importance of adequate consideration of these very common physical features of real world data. Further, a formulation for the 2.5-D CSEM inversion as a PDE-constrained optimization in full-space is derived within a FE framework following two strategies: discretize-optimize and optimize-discretize. The discretize-optimize formulation is implemented using a general purpose optimization algorithm. Two examples, a canonical reservoir model and a more realistic marine model with topography, demonstrate the performance of this inversion scheme, recovering in both cases the model’s main structures within an acceptable data misfit. Finally, the optimize-discretize formulation is derived in a FE framework, as a first step towards a development of an inversion scheme using adaptive FE meshes.[cat] El mètode de font electromagnètica controlada (CSEM) i el mètode magnetotel.lúric (MT) són tècniques geofísiques usades habitualment per obtenir una imatge de les propietats elèctriques del subsòl terrestre i s'utilitzen independentment, conjuntament i en combinació amb altres tècniques geofísiques. Per poder interpretar les dades, ambdós mètodes necessiten la modelització directa i inversa de la conductivitat elèctrica del subsòl amb l'objectiu final d'obtenir un model coherent per al qual les dades simulades s'ajustin de forma raonable a les observacions. Naturalment, la qualitat d'aquest ajust no només depèn de l'error en les dades mesurades i de l'error numèric, sinó també del grau en l'aproximació física inferit per la modelització numèrica. D'aquesta manera, les recerques actuals se centren a investigar noves metodologies per a la modelització i inversió, per tal d'obtenir models acurats i fiables de les estructures de la Terra en escenaris cada cop més complexos. Un primer pas és millorar les aproximacions en la modelització tenint en compte factors físics com ara l'anisotropia, la topografia o fonts més realistes. En segon lloc, per tal d'acomodar aquests factors en un programa de modelització i inversió i per poder tractar els conjunts de dades típicament llargs, els mètodes numèrics han de ser avaluats en termes de la precisió de la solució, l'eficiència en temps i la demanda en memòria. Els mètodes de modelització en elements finits (FE) són coneguts per oferir una major flexibilitat en la modelització de la geometria i contenen mecanismes de control de la solució, com ara l'ordre de les funcions forma i la tècnica de refinament adaptatiu de la malla. La majoria de programes de modelització emergents estan basats en els FE, i mostren avantatges significatius, però gairebé tots els programes de modelització inversa, encara avui dia, estan basats en el mètode de les diferències finites (FD) o en el mètode de l'equació integral (IE). A més a més, la modelització inversa desenvolupada per a dades electromagnètiques (EM) es basa generalment en mètodes del gradient i es formula en un espai reduït, on les úniques variables d'optimització són els paràmetres del model, és a dir, la conductivitat elèctrica del subsòl. Originalment, el problema invers es formula per als camps EM i per al paràmetre conductivitat, i està constret per les equacions diferencials en derivades parcials (PDEs) que governen les variables camps EM. L'estratègia d'espai reduït elimina les variables camps aplicant lligams d'igualtat i soluciona, doncs, el problema no constret en l'espai reduït dels paràmetres del model. Un desavantatge general d'aquests mètodes és la costosa repetició del càlcul de la solució del problema directe i de la matriu jacobiana de sensibilitats (per mètodes basats en Newton). D'altra banda, també és possible de solucionar el problema invers en l'espai complet de les variables camps EM i del paràmetre conductivitat. Solucionar-hi el problema d'optimització constret per les PDEs té l'avantatge que només és necessari de solucionar exactament el problema directe al final del procés d'optimització, però això comporta el cost addicional de tenir moltes més variables d'optimització i de la presència de lligams d'igualtat. També, en particular, en el marc dels FE, el problema d'optimització constret per les PDEs té l'avantatge afegit d'incloure tècniques sofisticades pròpies dels FE en el procés d'inversió, com ara el refinament adaptatiu de la malla. Aquesta tesi desenvolupa un programa robust i versàtil amb FE i malles irregulars adaptatives per modelar numèricament el camp total de dades CSEM i MT bidimensionals (2D) i anisòtropes, que permet l'ús de fonts tridimensionals (3D) orientades arbitràriament. Per tal de representar fonts CSEM 3D en un model físic 2D, s'utilitza una aproximació dos i mig dimensional (2.5D). Les formulacions FE es deriven per a ambdós mètodes, per a estructures de conductivitat del subsòl isòtropes i anisòtropes. Encara que el cas anisòtrop no és general, inclou anisotropia vertical i de cabussament. La precisió en la solució es controla i millora amb un algoritme de refinament adaptatiu de la malla utilitzant mètodes d'estimació de l'error a posteriori. Una sèrie exhaustiva d'experiments numèrics valida el programa de FE adaptatius per ambdós mètodes, CSEM i MT, i en escenaris terrestres i marins. S'estudia la influència de les dimensions del model, del disseny de la malla i de l'ordre de les funcions forma en l'exactitud de la solució i es troba un comportament notablement superior de les funcions forma quadràtiques comparades amb les lineals o cúbiques. Diferents exemples mostren l'efecte d'escenaris complexos sobre les dades EM, en particular, un model amb batimetria, un model terrestre i un de marí amb fonts orientades i de dimensió finita, un medi amb anisotropia vertical amb un reservori encastat i un altre amb un reservori encastat en una estructura anticlinal. Aquests exemples demostren la importància de considerar adequadament (en termes de modelització directa) característiques físiques com la topografia, l'orientació i geometria de la font i l'anisotropia del medi, que sovint es troben en mesures reals. Juntament amb això, es deriva una formulació per al problema invers 2.5D CSEM com una optimització constreta per les PDEs en l'espai complet i en un marc de FE, seguint dues estratègies diferents: discretització-optimització i optimització-discretització. L'estratègia de discretització-optimització considera que el problema invers es troba en forma discretitzada i deriva les condicions d'optimitat de la Lagrangiana i el pas de Newton. Contràriament, l'aproximació optimització-discretització deriva primer les condicions d'optimitat i el pas de Newton o una aproximació d'aquest, i després discretitza les equacions resultants. La implementació de la formulació discretització-optimització es mostra en dos exemples, un model canònic de reservori i un model marí més realista amb topografia, utilitzant un programa d'optimització de propòsit general, que és una implementació d'un algoritme de programació quadràtica seqüencial (SQP). Encara que no s'utilitza una regularització explícita, l'ús de diferents malles per al paràmetre del model i per a les variables camps, permet recuperar les principals estructures del model i obtenir un ajust de les dades acceptable. Cal dir, però, que l'eficiència en temps i memòria del programa hauria de millorar-se. Finalment, el problema invers 2.5D CSEM es formula com un problema d'optimització constret per les PDEs en l'espai complet i en un marc de FE utilitzant una estratègia d'optimització-discretització i com un primer pas per al desenvolupament d'un esquema d'inversió que utilitzi malles adaptatives de FE

Imaging Anisotropic Conductivities from Current Densities

In this paper, we propose and analyze a reconstruction algorithm for imaging an anisotropic conductivity tensor in a second-order elliptic PDE with a nonzero Dirichlet boundary condition from internal current densities. It is based on a regularized output least-squares formulation with the standard $L^2(\Omega)^{d,d}$ penalty, which is then discretized by the standard Galerkin finite element method. We establish the continuity and differentiability of the forward map with respect to the conductivity tensor in the $L^p(\Omega)^{d,d}$-norms, the existence of minimizers and optimality systems of the regularized formulation using the concept of H-convergence. Further, we provide a detailed analysis of the discretized problem, especially the convergence of the discrete approximations with respect to the mesh size, using the discrete counterpart of H-convergence. In addition, we develop a projected Newton algorithm for solving the first-order optimality system. We present extensive two-dimensional numerical examples to show the efficiency of the proposed method