High-Performance Computational and Information Technologies for Numerical Models and Data Processing

This chapter discusses high-performance computational and information technologies for numerical models and data processing. In the first part of the chapter, the numerical model of the oil displacement problem was considered by injection of chemical reagents to increase oil recovery of reservoir. Moreover the fragmented algorithm was developed for solving this problem and the algorithm for high-performance visualization of calculated data. Analysis and comparison of parallel algorithms based on the fragmented approach and using MPI technologies are also presented. The algorithm for solving given problem on mobile platforms and analysis of computational results is given too. In the second part of the chapter, the problem of unstructured and semi-structured data processing was considered. It was decided to address the task of n-gram extraction which requires a lot of computing with large amount of textual data. In order to deal with such complexity, there was a need to adopt and implement parallelization patterns. The second part of the chapter also describes parallel implementation of the document clustering algorithm that used a heuristic genetic algorithm. Finally, a novel UPC implementation of MapReduce framework for semi-structured data processing was introduced which allows to express data parallel applications using simple sequential code

Quasi-architecture as a reality of modern times

The newest architecture as an information carrier takes on fresh forms. It reflects the flow of information, fits into the environment, and interacts with the external and internal space. As a result, a new boundary area of architectural activity emerges – «quasi-architecture», which is located between architecture and art, architecture and construction, architecture and multimedia space. The purpose of the study is to consider the features of quasi-architecture and the principles of its organization. The main methods of research are logical, complex system-structural and system approaches, which allow studying this phenomenon in the aggregate and the interaction of its individual parts and classifying the features of its development. The dialectical method that includes analysis and synthesis, made it possible to identify the quasi-architecture mainstream’s patterns. The historical-genetic method showed the origins of conceptual trends. The result of the study characterizes the conceptual directions of one mainstream of the newest architecture – «quasi-architecture». Quasi-architecture reflects the imaginary space; it seems to exist and not exist, being on the verge of reality and unreality

The architectural complex of Shah Fazil in legends and writings about the period of the Arab conquest of Ferghana

The historical and architectural complex of Shah Fazil is one of the holiest places for Muslims and a historical monument, and the relevance of its study is related to its religious, historical and cultural importance. The purpose of the study is to investigate the establishment of the Shah Fazil architectural complex and determine the connection between the legends about the foundation of the Shah Fazil mausoleum during the Arab conquest of Ferghana and real historical facts. The study used general scientific methods of analysis and synthesis, comparison, as well as historical-critical, comparative and dialectical methods. As a result, it was established that the Shah Fazil architectural complex is a unique object of cultural heritage. It includes several architectural monuments, the most significant of which is the 11th century mausoleum. Of particular value is the interior of the mausoleum, decorated with carved carvings and religious inscriptions. According to legend, the founder of the complex, the great-grandson of the prophet Muhammed, Shah Fazil, who conquered the Ferghana Valley in the 7th century, is buried in the mausoleum. Here, according to legend, is the burial place of 2,700 Arab soldiers, companions of Shah Jarir, father of Shah Fazil, who died at the hands of local pagans. The soldiers were buried by the maid Safid-Bulan, after whom the village where the complex is located is named. The figures appearing in the legend of the individual are the fruit of folklore, but the story itself has a historical basis and serves as an echo of real events that took place at the beginning of the conquest of the Ferghana Valley by the Arabs. The practical value of the study is determined by the fact that its materials can be used in further research of the historical and architectural complex of Shah Fazil, and is also a source for the use of elements of ancient architecture in the design of modern building

Реалізація рішення задачі витіснення нафти з використанням класифікаторів машинного навчання і нейронних мереж

The problem of oil displacement was solved using neural networks and machine learning classifiers. The Buckley-Leverett model is selected, which describes the process of oil displacement by water. It consists of the equation of continuity of oil, water phases and Darcy’s law. The challenge is to optimize the oil displacement problem. Optimization will be performed at three levels: vectorization of calculations; implementation of classical algorithms; implementation of the algorithm using neural networks. A feature of the method proposed in the work is the identification of the method with high accuracy and the smallest errors, comparing the results of machine learning classifiers and types of neural networks. The research paper is also one of the first papers in which a comparison was made with machine learning classifiers and neural and recurrent neural networks. The classification was carried out according to three classification algorithms, such as decision tree, support vector machine (SVM) and gradient boosting. As a result of the study, the Gradient Boosting classifier and the neural network showed high accuracy, respectively 99.99 % and 97.4 %. The recurrent neural network trained faster than the others. The SVM classifier has the lowest accuracy score. To achieve this goal, a dataset was created containing over 67,000 data for class 10. These data are important for the problems of oil displacement in porous media. The proposed methodology provides a simple and elegant way to instill oil knowledge into machine learning algorithms. This removes two of the most significant drawbacks of machine learning algorithms: the need for large datasets and the robustness of extrapolation. The presented principles can be generalized in countless ways in the future and should lead to a new class of algorithms for solving both forward and inverse oil problemsЗадача вытеснения нефти была решена с помощью нейронных сетей и классификаторов машинного обучения. Была выбрана модель Баклея-Леверетта, описывающая процесс вытеснения нефти водой. Она состоит из уравнения непрерывности нефтяной, водной фаз и закона Дарси. Задача заключается в оптимизации проблемы вытеснения нефти. Оптимизация будет осуществляться на трех уровнях: векторизация вычислений; реализация классических алгоритмов; реализация алгоритма с использованием нейронных сетей. Особенностью предложенного в работе метода является определение метода с высокой точностью и наименьшими погрешностями путём сравнения результатов классификаторов машинного обучения и типов нейронных сетей. Данная исследовательская работа также является одной из первых работ, в которой было проведено сравнение классификаторов машинного обучения и нейронных и рекуррентных нейронных сетей. Классификация проводилась в соответствии с тремя алгоритмами классификации, такими как дерево решений, метод опорных векторов (SVM) и градиентный бустинг. В результате исследования классификатор градиентного бустинга и нейронная сеть показали высокую точность, 99,99 % и 97,4 % соответственно. Рекуррентная нейронная сеть обучалась быстрее остальных. Классификатор SVM имеет самый низкий показатель точности. Для достижения этой цели был создан набор данных, содержащий более 67 000 данных для класса 10. Эти данные важны для решения задач вытеснения нефти в пористых средах. Предлагаемый метод обеспечивает простой и изящный способ внедрения знаний о нефти в алгоритмы машинного обучения. Таким образом, устраняются два наиболее существенных недостатка алгоритмов машинного обучения: необходимость в больших наборах данных и робастность экстраполяции. Представленные принципы могут быть обобщены бесчисленным множеством способов в будущем и должны привести к созданию нового класса алгоритмов для решения как прямых, так и обратных нефтяных задачЗадача витіснення нафти була вирішена за допомогою нейронних мереж і класифікаторів машинного навчання. Була обрана модель Баклея-Леверетта, що описує процес витіснення нафти водою. Вона складається з рівняння безперервності нафтової, водної фаз і закону Дарсі. Задача полягає в оптимізації проблеми витіснення нафти. Оптимізація здійснюватиметься на трьох рівнях: векторизація обчислень; реалізація класичних алгоритмів; реалізація алгоритму з використанням нейронних мереж. Особливістю запропонованого в роботі методу є визначення методу з високою точністю і найменшими похибками шляхом порівняння результатів класифікаторів машинного навчання і типів нейронних мереж. Дана дослідницька робота також є однією з перших робіт, в якій було проведено порівняння класифікаторів машинного навчання і нейронних і рекурентних нейронних мереж. Класифікація проводилася відповідно до трьох алгоритмів класифікації, таких як дерево рішень, метод опорних векторів (SVM) і градієнтний бустинг. В результаті дослідження класифікатор градієнтного бустингу і нейронна мережа показали високу точність, 99,99 % і 97,4 % відповідно. Рекурентна нейронна мережа навчалася швидше за інших. Класифікатор SVM має найнижчий показник точності. Для досягнення цієї мети був створений набір даних, що містить понад 67000 даних для класу 10. Ці дані важливі для вирішення задач витіснення нафти в пористих середовищах. Запропонований метод забезпечує простий і витончений спосіб впровадження знань про нафту в алгоритми машинного навчання. Таким чином, усуваються два найбільш істотних недоліки алгоритмів машинного навчання: необхідність у великих наборах даних і робастність екстраполяції. Представлені принципи можуть бути узагальнені незліченною кількістю способів у майбутньому і повинні призвести до створення нового класу алгоритмів для вирішення як прямих, так і зворотних зада

Використання алгоритмів регресії для прогнозування видобутку нафти

This paper presents the work of predicting oil production using machine learning methods. As a machine learning method, a multiple linear regression algorithm with polynomial properties was implemented. Regression algorithms are suitable and workable methods for predicting oil production based on a data-driven approach. The synthetic dataset was obtained using the Buckley-Leverett mathematical model, which is used to calculate hydrodynamics and determine the saturation distribution in oil production problems. Various combinations of parameters of the oil production problem were chosen, where porosity, viscosity of the oil phase and absolute permeability of the rock were taken as input parameters for machine learning. And the value of the oil recovery factor was chosen as the output parameter. More than 400 thousand synthetic data were used to test multiple regression algorithms. To estimate the quality of regression algorithms, the mean square error metrics and the coefficient of determination were used. It was found that linear regression does not cover all patterns in the data due to underfitting. Various degrees of polynomial regression were deployed and tested, and it was also found that for our synthetic data, the quadratic polynomial model trains quite well and perfectly predicts the value of the oil recovery factor. To solve the overfitting problem, L1 regularization known as the Lasso regression method was applied. For the quadratic polynomial regression model, the coefficient of determination was 0.96, which is a pretty good result for the test data. Thus, it is assumed that the data-driven machine learning methods discussed in the paper can be useful for predicting the oil recovery factor using practical data from oil fields at the stages of productionУ даній статті представлена робота з прогнозування видобутку нафти з використанням методів машинного навчання. В якості методу машинного навчання був використаний алгоритм множинної лінійної регресії з поліноміальними властивостями. Алгоритми регресії є зручними та дієвими методами прогнозування видобутку нафти за допомогою підходу на основі даних. Отримано синтетичний набір даних з використанням математичної моделі Баклі-Леверетта, яка використовується для розрахунку гідродинаміки та визначення розподілу насиченості у задачах нафтовидобутку. Були обрані різні комбінації параметрів задачі нафтовидобутку, де в якості вхідних параметрів для машинного навчання були взяті пористість, в'язкість нафтової фази та абсолютна проникність породи, а в якості вихідного параметра було вибрано значення коефіцієнта вилучення нафти. Для тестування алгоритмів множинної регресії було використано понад 400 тисяч синтетичних даних. Для оцінки якості алгоритмів регресії використовувалися показники середньоквадратичної помилки і коефіцієнт детермінації. Було виявлено, що через недонавчання лінійна регресія не охоплює всі закономірності в даних. Було розгорнуто і протестовано різні ступені поліноміальної регресії, а також було виявлено, що для наших синтетичних даних модель квадратичного полінома досить добре навчається і відмінно прогнозує значення коефіцієнта вилучення нафти. Для вирішення проблеми перенавчання була застосована L1-регуляризація, відома як метод регресії лассо. Для моделі квадратичної поліноміальної регресії коефіцієнт детермінації склав 0,96, що є досить хорошим результатом для тестових даних. Таким чином, передбачається, що розглянуті в роботі методи машинного навчання на основі даних можуть бути корисними для прогнозування коефіцієнта вилучення нафти з використанням практичних даних по нафтовим родовищам на етапах видобутк

Implementation of the Solution to the Oil Displacement Problem Using Machine Learning Classifiers and Neural Networks

The problem of oil displacement was solved using neural networks and machine learning classifiers. The Buckley-Leverett model is selected, which describes the process of oil displacement by water. It consists of the equation of continuity of oil, water phases and Darcy's law. The challenge is to optimize the oil displacement problem. Optimization will be performed at three levels: vectorization of calculations; implementation of classical algorithms; implementation of the algorithm using neural networks. A feature of the method proposed in the work is the identification of the method with high accuracy and the smallest errors, comparing the results of machine learning classifiers and types of neural networks. The research paper is also one of the first papers in which a comparison was made with machine learning classifiers and neural and recurrent neural networks. The classification was carried out according to three classification algorithms, such as decision tree, support vector machine (SVM) and gradient boosting. As a result of the study, the Gradient Boosting classifier and the neural network showed high accuracy, respectively 99.99 % and 97.4 %. The recurrent neural network trained Faster than the others. The SVM classifier has the lowest accuracy score. To achieve this goal, a dataset was created containing over 67,000 data for class 10. These data are important for the problems of oil displacement in porous media. The proposed methodology provides a simple and elegant way to instill oil knowledge into machine learning algorithms. This removes two of the most significant drawbacks of machine learning algorithms: the need for large datasets and the robustness of extrapolation. The presented principles can be generalized in countless ways in the future and should lead to a new class of algorithms for solving both forward and inverse oil problem

Numerical Simulation of Multiphase Multicomponent Flow in Porous Media: Efficiency Analysis of Newton-Based Method

Newton’s method has been widely used in simulation multiphase, multicomponent flow in porous media. In addition, to solve systems of linear equations in such problems, the generalized minimal residual method (GMRES) is often used. This paper analyzed the one-dimensional problem of multicomponent fluid flow in a porous medium and solved the system of the algebraic equation with the Newton-GMRES method. We calculated the linear equations with the GMRES, the GMRES with restarts after every m steps—GMRES (m) and preconditioned with Incomplete Lower-Upper factorization, where the factors L and U have the same sparsity pattern as the original matrix—the ILU(0)-GMRES algorithms, respectively, and compared the computation time and convergence. In the course of the research, the influence of the preconditioner and restarts of the GMRES (m) algorithm on the computation time was revealed; in particular, they were able to speed up the program

GMRES based numerical simulation and parallel implementation of multicomponent multiphase flow in porous media

This article considered the numerical simulation of multicomponent multiphase flow in porous media. The resulting system of nonlinear equations linearized by the Newton-Raphson method and solved with the iterative Generalized minimal residual method (GMRES) algorithm. To achieve better convergence, we used the ILU(0) preconditioner to the GMRES algorithm. As a result, we used a completely implicit scheme called the Newton-ILU0-GMRES algorithm to solve the problem of interest. Based on the obtained sequential algorithm, we implemented a parallel algorithm using Message Passing Interface (MPI) technology. Additionally, we made comparisons between the parallel program of the presented algorithm and the parallel program using the ready-made Portable Extensible Toolkit for Scientific Computation (PETSc) library. We developed an MPI parallel algorithm and tested it on the MVS-10P supercomputer of the Interdepartmental Supercomputer Center of the Russian Academy of Sciences