Ключевые слова
Python
маркеры-в-ячейках
численное моделирование
петрология
Раздел
Статистика
Как цитировать
Аннотация
Численные региональные геологические модели необходимы для реконструкции природы и условий формирования геологических структур, получения представлений об эволюции различных зон коры и верхней мантии территории исследований, развития складчатых и разрывных дислокаций, установления выраженности рудоносных структур центрального типа в рельефе земной поверхности. Реконструкции основываются на методах вычислительной динамики жидкостей, в которых реализуется представление о горных породах как о высоковязких жидкостях. Метод «маркеров-в-ячейках» («marker-in-cell») представляет собой одну из реализаций методик численного моделирования. В рамках проводимого исследования предложено ускорение работы моделей, портированных в Python, по сравнению с оригинальным исполнением на языке Matlab, без отказа от последовательного перебора маркеров. Показано, что вариантами решения могут быть либо векторизация кода (рефакторинг с использованием бинарных индексов вместо циклов перебора и функций numpy), либо увеличение скорости работы циклов путем их предварительной компиляции или параллельных вычислений. Полученные результаты могут быть использованы при реализации численных моделей геологических сред в Python.
Библиографические ссылки
Ивин В.В., Медведев Е.И., Фатьянов И.И. Минералого-геохимическая типизация и зональность многометалльно-серебряного оруденения Нижне-Таежного рудного узла (Северное Приморье) // Успехи современного естествознания. 2018. № 5. С. 76–81 [Ivin V.V., Medvedev E.I., Fatyanov I.I. Mineral-geochemical typesization and zonality of multimetal silver mineralization of the Lower-Taiga ore cluster (Northern Primorye) // Uspekhi sovremennogo yestestvoznaniya. 2018. № 5. P. 76–81 (in Russuan)].
Сахно В.Г., Степанов В.А., Гвоздев В.И., Доброшевский К.Н. Малиновская золоторудная магматическая система Центрального Сихотэ-Алиня: геохронология, петрохимический состав и изотопная характеристика магматических комплексов (Приморье, Россия) // ДАН. 2013. Т. 452. № 1. С. 61–69. https://doi.org/10.7868/s0869565213260174 [Sakhno V.G., Gvozdev V.I., Stepanov V.A. et al. The Malinovka gold-bearing ore-magmatic system of central Sikhote Alin (Primor’e Region, Russia): Geochronology, petrogeochemistry, and isotopic signatures of igneous complexes // Doklady Earth Sciences. 2013. V. 452. № 1. P. 887–894. https://doi.org/10.1134/S1028334X13090043].
Степанов В.А., Бельченко Е.Л., Доброшевский К.Н., Гвоздев В.И. Малиновское золоторудное месторождение, Приморский край // Руды и металлы. 2013. № 3. С. 26–34 [Stepanov V.A., Belchenko E.L., Dobroshevsky K.N., Gvozdev V.I. Malinovskoye zolotorudnoye mestorozhdeniye, Primorskiy kray [Malinovskoye gold deposit, Primorsky region] // Rudy i metally. 2013. № 3. P. 26–34 (in Russian)].
Фатьянов И.И., Хомич В.Г., Борискина Н.Г. Скрытая минерально-геохимическая зональность низкосульфидного золото-серебряного оруденения (месторождение Многовершинное, Нижнее Приамурье) // ДАН, 2010. Т. 435, №1. С. 91–95 [Fatyanov I.I., Khomich V.G., Boriskina N.G. Hidden mineralogical and geochemical zonation of low-sulfide gold-silver mineralization (Mnogovershinnoe deposit, Lower Amur area) // Doklady Earth Sciences. 2010. V. 435. № 1. P. 1456–1459. https://doi.org/10.1134/S1028334X10110103].
Хомич В.Г., Борискина Н.Г. Глубинная геодинамика юго-востока России и позиция платиноносных базит-гипербазитовых массивов // Вулканология и сейсмология. 2013. № 5. С. 40–50 [Khomich V.G., Boriskina N.G. The deep geodynamics of Southeast Russia and the setting of platinum-bearing basite-hyperbasite massifs // Journal of Volcanology and Seismology. 2013. V. 7. № 5. P. 328–337. https://doi.org/10.1134/S0742046313040040].
Хомич В.Г., Борискина Н.Г. Предпосылки обнаружения скрытой Au-Mo-(±Cu)-порфировой минерализации в Покровском рудном поле (Гонжинский район, верхнее Приамурье) // Успехи современного естествознания. 2018. № 6. С. 125–130 [Khomich V.G., Boriskina N.G. Prerequisites to finding of a concealed Au-Mo-(±Cu)-porphyry mineralization in the Pokrovkskoe ore field (Gonzha ore area, Upper Amur region) // Uspekhi sovremennogo yestestvoznaniya. 2018. № 6. P. 125–130 (in Russian)].
Шевырев С.Л., Шевырева М.Ж. Моделирование флюидных рудоносных палеосистем с применением средств дистанционного зондирования Земли как новое направление прогнозных исследований // Вестник ВГУ. Серия: Геология. 2016. № 3. С. 80–85 [Shevyrev S.L., Shevyreva M.Z. Simulation of fluid ore-bearing paleosystems with remote sensing of the earth as new direction of prospective researches // Vestnik VGU. Seriya: Geologiya = Proceedings of Voronezh State University. Series: Geology. 2016. № 3. P. 80–85 (in Russian)].
Юшманов Ю.П., Петрищеский А.М. Белогорская интрузивно-купольная структура (Нижнее Приамурье): глубинное строение и рудно-магматическая зональность // Отечественная геология. 2018. № 1. С. 61–67 [Yushmanov Yu.P., Petrishchevsky A.M. Belogorsk intrusive-dome structure (Lower Amur region): deep structure and ore-magmatic zoning // Otechestvennaya Geologiya. 2018. № 1. P. 61–67 (in Russian)].
Anaconda.Org [Электронный ресурс]. URL: https://anaconda.org (дата обращения: 21.07.2023).
Cambridge University Press. Introduction To Numeric Geodynamics. Book’s page [Электронный ресурс]. URL: https://www.cambridge.org/ru/universitypress/subjects/earth-and-environmental-science/structural-geology-tectonics-and-geodynamics/introduction-numerical-geodynamic-modelling-2nd-edition (accessed 20.07.2023).
Cython. C-Extensions for Python [Электронный ресурс]. URL: https://cython.org (accessed 21.07.2023).
Gerya T. Introduction to Numerical Geodynamic Modelling. 2th edn. Cambridge GB: Cambridge University Press, 2019. 454 p.
Gerya T. Introduction to Numerical Geodynamic Modelling. Zürich CH: Swiss Federal University (ETH), 2009. 359 p.
Gerya T.V., Yuen D.A. Characteristics-based marker-in-cell method with conservative finite-differences schemes for modeling geological flows with strongly variable transport properties // Physics of the Earth and Planetary Interiors. 2003. V. 140. № 4. P. 293–318. https://doi.org/10.1016/j.pepi.2003.09.006
Goudarzi M., Gerya T., van Dinther Y. A comparative analysis of continuum plasticity, viscoplacticity and phase-field models for earthquake sequence modeling // Computational Mechanics. 2023. V. 72. P. 615–633. http://dx.doi.org/10.1007/s00466-023-02311-0
Harlow F.H., Welch J.E. Numerical calculation of time-dependent viscous incompressible flow of fluid with a free surface // Physics of Fluids. 1965. V. 8. № 12. P. 2182–2189. http://doi.org/10.1063/1.1761178
Joblib: running Python functions as pipeline jobs [Электронный ресурс]. URL: https://joblib.readthedocs.io (accessed 21.07.2023).
Kaatz L., Schmalholz S.M., Timm J. Numerical Simulations Reproduce Field Observations Showing Transient Weakening During Shear Zone Formation By Diffusion Hydrogen Influx and H2O Inflow // Geochemistry, Geophysics, Geosystems. 2023. V. 24. e2022GC010830. http://dx.doi.org/10.1029/2022GC010830
Koptev A.I., Cloetingh S., Burov E. et al. Long-distance impact of Iceland plume on Norway’s rifted margin. Scientific Reports. 2017. V. 7. № 1. P. 10408. http://dx.doi.org/10.1038/s41598-017-07523-y
Lavecchio A., Thieulot C., Beekman F. et al. Lithosphere erosion and continental breakup: interaction of extension, plume upwelling and melting // Earth and Planetary Sciences Letters. 2017. V. 467. P. 89–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.epsl.2017.03.028
Matplotlib. Visualization with Python [Электронный ресурс]. URL: https://matplotlib.org (accessed 21.07.2023).
Mora P., Morra G., Yuen D.A. Model of plate tectonics with the Lattice Boltzmann Method // Artificial Intelligence in Geosciences. 2023. № 4. P. 47–58. https://doi.org/10.1016/j.aiig.2023.03.002
Moulas E., Schmalholz S.M., Podladchikov Yu. et al. Relation between mean stress, thermodynamic, and lithostatic pressure // Journal of Metamorphic Geology. 2018. V. 37. № 1. P. 1–14. http://dx.doi.org/10.1111/jmg.12446
Morra G. Pythonic geodynamics: implementations for fast computing. Switzerland: Springer Cham, 2018. 227 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-55682-6
Numba: A High Performance Pyhton compiler [Электронный ресурс]. URL: https://numba.pydata.org (accessed 21.07.2023).
Numpy [Электронный ресурс]. URL: https://numpy.org (accessed 21.07.2023).
Python Vs R: Know The Difference [Электронный ресурс]. URL: https://www.interviewbit.com/blog/python-vs-r (accessed 17.07.2023).
Scmitt A.K., Sliwinski J.S., Caricchi L. et al. Zircon age spectra to quantify magma evolution // Geosphere. 2023. V. 19. № 4. P. 1006–1031. https://doi.org/10.1130/GES02563.1
Seif G. Here’s how to use CuPy to make Numpy Over 10X faster [Электронный ресурс]. URL: https://towardsdatascience.com/heres-how-to-use-cupy-to-make-numpy-700x-faster-4b920dda1f56 (accessed 15.06.2023).
Shevyrev S. pyMIC testing repository [Электронный ресурс]. URL: https://github.com/SergeiShevyrev/SergeiShevyrev/tree/main/pyMIC (accessed 08.02.2023).
Shi Y., Wei D., Li Zhong-Hai et al. Subduction Mode Selection During Slab and Mantle Transition Zone Interaction: Numerical Modeling // Pure and Applied Geophysics. 2018. V. 175. P. 529–548. https://link.springer.com/article/10.1007/s00024-017-1762-0
Van Zelst I., Thieulot C., Craig T.J. The effect of temperature-dependent material properties on simple thermal models of subduction zones // Solid Earth. 2023. V. 14. № 7. P. 683–707. http://doi.org/10.5194/se-14-683-2023
Zhong Xinyi, Li Zhong-Hai. Compression at strike-slip fault is a favorable condition for subduction initiation // Geophysical Research Letters. 2023. V. 50. e2022GL102171. http://dx.doi.org/10.1029/2022GL102171
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Copyright (c) 2024 C.Л. Шевырев, Н.Г. Борискина