ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ им. Г.И. МАРЧУКА
РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК

ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ МАТЕМАТИКИ
им. Г.И. МАРЧУКА РАН

ИВМ РАН

119333, г. Москва, ул. Губкина, 8.
Тел.: (495) 984‑81‑20, (495) 989‑80‑24, факс: (495) 989‑80‑23, E‑mail: director@mail.inm.ras.ru

  • English


Лаборатория “Вычислительные технологии геофизики и биомеханики”

Новости
27.10.21 22 – 27 ноября 2021 г. состоится Международная молодежная школа и конференция по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде памяти чл.-корр. РАН Лыкосова В.Н. CITES-2021. Сайт конференции: http://www.scert.ru/ru/conference/cites2021/. Подробная информация о школе молодых ученых находится здесь.
05.10.21 2-3 ноября 2021 года состоятся XIII конференция “Математические модели и численные методы в биологии и медицине” и Школа молодых ученых “Математические модели в биомедицине”. Формат проведения: онлайн (из-за введенных эпидемиологических ограничений). Программа и регистрация на сайте http://dodo.inm.ras.ru/biomath
20.05.21 В рамках семинара «Вычислительные технологии геофизики и биомеханики» будет прочитан доклад: Романюха А.А. «Эпидемиология респираторных вирусных инфекций и вакцинация». Время — 13-00, комната 730
27.05.21 В рамках рабочего семинара по выполнению гранта РНФ «Вычислительные технологии геофизики и биомеханики» будет прочитан доклад: Гусев А.В. «Развитие модели INMOM как океанического компонента климатической системы». Время — 13-00, комната 727
01.07.21 В рамках рабочего семинара по выполнению гранта РНФ «Вычислительные технологии геофизики и биомеханики» будет прочитан доклад: Оноприенко В.А. «Программа сравнения моделей Мирового океана OMIP-2». Время — 13-00, комната 727
Семинар и конференции

В рамках лаборатории организована серия семинаров “Вычислительные технологии геофизики и биомеханики”.
Руководители: Ю.В.Василевский, А.С.Грицун. Секретарь: С.С.Петров.

Состав лаборатории

  • Добросердова Татьяна Константиновна, к.ф.-м.н., н.с. ИВМ РАН
  • Лозовский Александр Владимирович, к.ф.-м.н., с.н.с. ИВМ РАН
  • Саламатова Виктория Юрьевна, к.ф.-м.н., с.н.с., Первый МГМУ им. И.М.Сеченова
  • Копытов Герман Васильевич, доцент, с.н.с., ИВМ РАН
  • Гамилов Тимур Мударисович, преподаватель, Первый МГМУ им. И.М.Сеченова, н.с.
  • Лычагин Алексей Владимирович, д.м.н., зав.кафедрой травматологии, ортопедии и хирургии катастроф, Первый МГМУ им. И.М.Сеченова
  • Калинский Евгений Борисович, к.м.н., ассистент кафедры, Первый МГМУ им. И.М.Сеченова
  • Свободов Андрей Андреевич, д.м.н., зам. дир. по научной работе ИКХ им. В.И. Бураковского (в составе НМИЦ ССХ им. А.Н. Бакулева МЗ РФ)
  • Юрпольская Людмила Анатольевна, д.м.н., в.н.с., ФГБУ «НМИЦ ССХ им.А.Н.Бакулева» МЗРФ
  • Гогниева Дарья Геннадьевна, кардиолог, Первый МГМУ им. И.М.Сеченова
  • Каравайкин Павел Александрвич, врач-сердечно-сосудистый хирург ЦКБ Управления делами Президента России
  • Копылов Филипп Юрьевич, дмн, проф.,директор Института персонализированной кардиологии ПМГМУ им. И.М.Сеченова
  • Чомахидзе Петр Шалвович, д.м.н., в.н.с., проф. Института персонализированной кардиологии ПМГМУ им. И.М.Сеченова
  • Легкий Алексей Андреевич, аспирант ИВМ РАН

  • Благодатских Дмитрий Владимирович, м.н.с., ИБРАЭ РАН
  • Петров Сергей Сергеевич, инженер ИБРАЭ РАН, аспирант ИВМ РАН, м.н.с.
  • Оноприенко Владимир Александрович, инженер-исследователь ИБРАЭ РАН, м.н.с.
  • Мортиков Евгений Валерьевич, к.ф.-м.н., с.н.с., НИВЦ МГУ, с.н.с.
  • Пережогин Павел Александрович, м.н.с., ИВМ РАН
  • Зюзин Владимир Константинович
  • Ежкова Алиса Александровна
Публикации

за 2021 год

  1. Vassilevski Y.V., Liogky A.A., Salamatova V.Yu. Application of Hyperelastic Nodal Force Method to Evaluation of Aortic Valve Cusps Coaptation: Thin Shell vs. Membrane Formulations. Mathematics 2021, 9, 1450. https://doi.org/10.3390/math9121450
  2. Dobroserdova T.K., Vassilevski Yu.V., Simakov S.S., Gamilov T.M., Svobodov A.A. and Yurpolskaya L.A. Two-scale haemodynamic modelling for patients with Fontan circulation. Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, vol. 36, no. 5, 2021, pp. 267-278. https://doi.org/10.1515/rnam-2021-0022
  3. Liogky A.A., Karavaikin P.A., Salamatova V.Yu. Impact of Material Stiffness and Anisotropy on Coaptation Characteristics for Aortic Valve Cusps Reconstructed from Pericardium. Mathematics 2021, 9, 2193. https://doi.org/10.3390/math9182193
  4. Simakov S.S., Gamilov T.M., Liang F., Kopylov P.Yu. Computational Analysis of Haemodynamic Indices in Synthetic Atherosclerotic Coronary Networks. Mathematics 2021, 9, 2221. https://doi.org/10.3390/math9182221
  5. Yurova A.S., Salamatova V.Yu., Lychagin A.V., Vassilevski Yu.V. Automatic detection of attachment sites for knee ligaments and tendons on CT images. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (2021). https://doi.org/10.1007/s11548-021-02527-6
  6. Zilitinkevich S.S., Kadantsev E.V., Repina I.A., Mortikov E.V., Glazunov A.V. Order out of chaos: Shifting paradigm of convective turbulence. Journal of the Atmospheric Sciences, 78(12), 3925-3932. DOI: https://doi.org/10.1175/JAS-D-21-0013.1
  7. Petrov S.S., Iakovlev N.G. The suite of Taylor–Galerkin class schemes for ice transport on sphere implemented by the INMOST package. Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modellingvol, 36, no. 4, 2021, pp. 227-238. https://doi.org/10.1515/rnam-2021-0019
  8. Glazunov А., Debolskiy А., Mortikov Е. “Turbulent length scale for multilayer RANS model of urban canopy and its evaluation based on Large-Eddy Simulations”. Supercomputing Frontiers and Innovations, 2021 (принята к печати)
  9. Goyman G.S., Shashkin V.V. Implementation of Elliptic Solvers within ParCS Parallel Framework. Communications in Computer and Information Science, 2021 (принята к печати)

Число публикаций работников лаборатории за 2016-2020 гг, индексируемых в Web of Science Core Collection или в Scopus: 196.
 


Отчеты

Отчет за 2021 г.

Основные результаты
Биомеханика Геофизика
Результаты деятельности лаборатории за 2021 г.
Задача 1.1. Разработка неинвазивных методов диагностики ишемической болезни сердца (ИБС)

  1. Разработан алгоритм совместной регистрации изображений разной модальности (перфуционной компьютерной томографии (ПКТ) и КТ-ангиографии). Алгоритм основан на дополнительной обработке КТ-снимков перфузии миокарда в покое и при гиперемии, при которой вычисляются значения трансмурального перфузионного отношения (TPR) для 16-ти зон миокарда. Дополнительная обработка позволяет упростить процедуру и извлекать данные ПКТ и КТ-ангиографии в рамках одного статического КТ-перфузионного исследования по протоколу «покой-стресс».
  2. Предложен алгоритм обработки ПКТ-данных пациента, позволяющий автоматизированно идентифицировать ишемические участки миокарда и сопоставить их с коронарными сосудами, полученными при сегментации снимков КТ ангиографии. Терминальный конец каждой коронарной артерии сопоставляется с зоной миокарда, ближе к которой он находится. Поэтому предлагается искусственно добавить в сеть сосудов синтетические артерии, снабжающие кровью зоны миокарда без соответствующей им артерии, диаметром не больше самого тонкого из разрешимых сосудов. Это позволит приписать каждую ишемическую зону миокарда к какой-либо магистральной коронарной артерии.
  3. Разработана редуцированная одномерная модель коронарного кровотока, учитывающая регистрируемые ранее зоны миокарда и модифицирующая граничные условия в зависимости от ПКТ-данных пациента. Если коронарная артерия заканчивается в зоне с патологической (низкой) перфузией, то граничное условие в терминальной точке имеет повышенное микроциркуляторное сопротивление. Степень повышения сопротивления зависит от величины коэффициента TPR, определяемого из ПКТ-данных. Модель учитывает данные ПКТ в покое и при гиперемии (стрессе) при расчёте различных режимов коронарного кровотока: в норме или при введении вазодилататора (при гиперемии).

Задача 1.2. Виртуальный персонализированный раскрой створок аортального клапана при его реконструкции из аутоперикарда

  1. Исследована применимость метода автоматической сегментации корня аорты на основе КТ-изображений с контрастом с учетом кальциноза стенок аортального клапана. Предложен метод нахождения полосы отрицательной кривизны на внутренней поверхности корня аорты, в которой находятся точки комиссур нативного клапана.
  2. Реализована модель закрытия аортального клапана в рамках мембранного приближения для створок клапана, которая позволяет использовать произвольные определяющие соотношения для описания гиперупругого материала.
  3. Реализованы два геометрических подхода для моделирования контактов между отдельными телами. Реализован интерфейс для задания произвольных геометрических методов обработки контактов типа “вершина-треугольник”.
  4. Предложена и реализована численная модель деформирования тонкостенной гиперупругой структуры с учетом её изгибной жесткости.
  5. Разработан протокол проведения натурных экспериментов на образце свиного аортального клапана для валидации результатов математической модели закрытия аортального клапана.

Задача 1.3. Предсказательное моделирование одножелудочковой коррекции врожденных пороков сердца у детей (операция Фонтена)

  1. Разработана двухмасштабная 1D3D модель кровообращения Фонтена, а также методы ее персонализации под конкретного пациента. В том числе предложен метод усвоения 4D FLOW данных МРТ исследования в краевых условиях (подходит как для двухмасштабной 1D3D, так и для редуцированной 1D модели).
  2. Построенная модель и предложенные методы ее персонализации верифицированы на данных конкретного пациента.

Задача 1.4. Персонализированные модели подсистем опорно-двигательного аппарата

  1. Проведен анализ имеющейся информации относительно анатомических и морфологических ориентиров для связок коленного сустава.
  2. Разработаны и апробированы на медицинских КТ-изображениях коленного сустава алгоритмы автоматического и полуавтоматического детектирования наиболее крупных связок коленного сустава.
Задача 2.1. Разработка негидростатической модели сжимаемой атмосферы для задач прогноза погоды и моделирования климата

  1. Реализован ряд конечно-разностных аппроксимаций горизонтальных и вертикальных операторов на сетке кубическая сфера, основанных на применении метода SBP-SAT. Данный подход к численному решению уравнений динамики атмосферы ранее не применялся.
  2. На основе данных методов реализовано динамическое ядро глобальной трехмерной негидростатической модели атмосферы без учета рельефа поверхности. Динамическое ядро испытывалось на стандартных тестовых задачах “геострофическое равновесие”, “распространение гравитационной волны”, “плотностное течение”, “теплый пузырек” и показало уровень точности, соответствующий современному мировому уровню. В задаче “твердое вращение”, для которой доступно аналитическое решение, был показан эффективный порядок аппроксимации >3 для поля давления и >2 для поля вертикальной скорости (в C-норме). Реализованная версия динамического блока масштабируется до 4000 тысяч ядер с эффективностью 70\% при использовании сетки размерностью 6х512х512, 30 уровней по вертикали (разрешение – 20 км по горизонтали, 300 м по вертикали).
  3. Была подобрана амплитуда возмущения тенденции поля завихренности модели ПЛАВ. Возмущение тенденции завихренности приближает разброс к среднеквадратической ошибке среднего по ансамблю прогноза, что повышает качество прогностического ансамбля.

Задача 2.2. Развитие вычислительных технологий для моделирования Мирового океана

  1. Разработана модель динамики океана в z системе координат. Система уравнений гидротермодинамики океана в приближении Буссинеска и гидростатики рассматривается в криволинейной ортогональной системе координат на сфере с несимметрично-смещенными полюсами. В модели используются сетки со смещенными в область суши полюсами, в том числе сохраняющие симметричность относительно экватора в низких широтах и совпадающие с широтно-долготной сеткой в Южном полушарии. В численной модели применяется полунеявный метод для дискретизации уравнений по времени, а консервативные конечно-разностные схемы второго порядка точности на разнесенной сетке используются для аппроксимации по пространству.
  2. Программная реализация модели основана на использовании гибридного MPI-OpenMP подхода для расчета на параллельных вычислительных системах. Показана возможность масштабирования реализации численной модели до нескольких десятков тысяч вычислительных ядер. С помощью гибридной MPI-OpenMP-CUDA технологии разработана программная реализация для графических процессоров двумерного переноса скаляров в криволинейной системе координат на сфере.
  3. В модели океана реализован набор двухпараметрических замыканий, включающих прогностические уравнения для кинетической энергии турбулентности и скорости ее диссипации. Параметризации дополнены функциями устойчивости, полученными из замыканий второго порядка, которые допускают поддержание турбулентности при любой устойчивости. Для параметризации вертикального перемешивания предложено вычислительно эффективное замыкание первого порядка, аппроксимирующее стационарные решения двухпараметрической модели.

Задача 2.3. Разработка эффективных вычислительных технологий для прогнозирования и диагноза состояния атмосферы в городской среде

  1. Выполнен анализ ошибок трехмерных RANS моделей при воспроизведении стратифицированных турбулентных течений в городской среде и в пограничном слое атмосферы над городом:
  2. На основе анализа данных LES-модели предложена новая аппроксимация турбулентного масштаба длины для RANS-моделей городской среды. Показано, что предлагаемая нами модель турбулентного масштаба на рассмотренных геометриях поверхности превосходит по качеству параметризации, построенные на основе обобщения геометрических параметров городской среды.
  3. Предложен и реализован новый алгоритм проведения расчетов турбулентности над поверхностями сложной формы, предназначенный для получения равновесного состояния стратифицированного течения с заданными значениями определяющих параметров. Равновесное состояние достигается за счет вариаций по времени температуры поверхности в ходе расчета. Показано, что аэродинамические свойства “городских” поверхностей не зависят от стратификации (в случае устойчивого АПС). При этом, мы провели расчеты в широком диапазоне значений параметра устойчивости < h >/L (где < h > – средняя высота элементов шероховатости, а L – масштаб Обухова). Результаты свидетельствуют о том, что в рассмотренных случаях динамический параметр шероховатости z_{0u} в основном определяется геометрическими характеристиками верхнего слоя обтекаемых объектов, а конфигурация объектов вблизи земли и динамика турбулентности в нижнем слое не оказывают существенного влияния на обмен импульсом между поверхностью в целом и внешним течением.
  4. Показано, что устойчивая стратификация при больших значениях параметра < h >/L вызывает более выраженное снижение эффективности теплообмена с поверхностью, чем это предсказывает теория подобия Монина-Обухова при неизменных свойствах поверхности. Формально этот эффект можно представить как значительное уменьшение термического параметра шероховатости z_{0t} . Выявленные эффекты существенно влияют на турбулентную диффузию примесей внутри городской среды, а именно – будут приводить к существенному накоплению загрязняющих веществ у поверхности земли при устойчивой стратификации. Современные модели турбулентной диффузии учитывают этот эффект не полностью.

Задача 2.4. Разработка модели динамики морского льда

  1. Реализован универсальный алгоритм обработки данных береговой линии, замыкания области, сгрубления береговой линии и построения треугольной сетки с возможностью сгущения в область с потенциально высокой сплоченностью морского льда и у береговой линии. Была построена сетка для области Северного Ледовитого океана, Берингова моря и Северной Атлантики c использованием сеточного генератора библиотеки Ani-2D на основе данных береговой линии GSHHG, а также исторических данных по сплоченности льда для реализации сгущения сетки.
  2. Реализован набор временных схем типа Тейлора-Галеркина 2-го, 3-го и 4-го порядка с коррекцией потоков. Как показала практика, использование вычислительно затратных схем переноса высокого порядка по времени оправдано в случае чисел Куранта, больших 0,6. Данная конфигурация возникает в случае использования большого шага по времени в модели (например, в случае климатических расчетов).
  3. Реализовано численное решение уравнения баланса импульса стандартным mEVP методом. Также был предложен ускоренный mEVP-opt метод интегрирования уравнения баланса импульса, который основан на идее локального подбора параметра простой итерации, минимизирующего квадрат нормы невязки. Оптимально настроенный ускоренный mEVP-opt метод может ускорить процесс вычислений на 30 %.
  4. Программный код для схем переноса и mEVP-opt метода реализован в параллельном варианте на языке C++. Параллелизация проводилась в рамках программного комплекса INMOST. Вплоть до 1000 процессов код демонстрирует линейную масштабируемость.
  5. Разработан и реализован параллельный универсальный код для считывания произвольного NetCDF файла, который может состоять из одного или нескольких уровней по вертикали, а также хранить данные в целочисленном формате, что требует “раскодирования” данных при считывании. Считанные данные затем интерполируются на модельную сетку билинейным образом. Интерполяция векторных величин происходит с учетом поворота локального базиса.
Результаты деятельности лаборатории за 2016-2020 гг.
  1. Разработана технология неинвазивной оценки фракционного резерва кровотока для диагностики ишемической болезни сердца. Данная технология были интегрирована в аппаратно-программный комплекс, который отличается простотой эксплуатации, пациент-ориентированностью, доступностью и физиологической адекватностью используемой математической модели.
  2. Предложен новый подход для моделирования деформирования нелинейных биологических мембран, к которым относится человеческий перикард.
  3. Разработаны методы автоматической и полуавтоматической сегментации коронарных и церебральных сосудов, паренхиматозных органов брюшной полости, камер сердца на медицинских трехмерных КТ-изображениях.
  1. Разработаны новые численные методы и новые математические модели для моделирования морского льда Северного Ледовитого океана (СЛО), общей циркуляции СЛО и Мирового океана. Выполнено моделирование совместной эволюции состояния среды и биохимии Мирового океана, СЛО и Белого моря. Исследованы характеристики океанического блока модели Земной системы ИВМ РАН. Модель биохимии океана включена в модель Земной системы ИВМ РАН, проведено ее тестированиие и сравнение с данными наблюдений.
  2. Разработаны новые численные LES, DNS и RANS модели геофизической турбулентности. Проведены расчеты стратифицированных турбулентных течений различного типа и выполнен анализ результатов моделирования. Предложены оригинальные методы построения турбулентных замыканий для LES и RANS моделей турбулентности. Реализованы и протестированы стохастические модели переноса лагранжевых трассеров и инертных частиц в LES и RANS моделях.