Уравнение пьезопроводности с точечным источником. Получение точного решения для случая с бесконечной границей

Уравнение пьезопроводности, которое также известно как уравнение диффузии или уравнение теплопроводности — это наиболее распространенное дифференциальное уравнение, которое, наряду с волновым уравнением, возникает во многих приложениях мат-физики при моделировании процессов протекающих в жидкостях и передачи тепла.

В этой статье я рассмотрю это уравнение в контексте исследования нефтяных месторождений. Здесь возникает одна из особенностей, связанная с наличием скважины, добывающей нефть или, может, закачивающей воду. Мы получим точное решение при условии, что нефтеносный пласт имеет бесконечную границу. И получим довольно интересным способом.

Уравнение пьезопроводности выглядит следующим образом:

\frac{\partial u}{\partial t} = \frac{1}{\chi} \Delta u + f(x,t),  \\ u(x,0)=0, \quad x \in R^n, t > 0,» src=«https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/b6f/f1e/505/b6ff1e505e42d84ea9cf33bcedb11cb4.svg» /></p>

<p>где </p>

<ul><li><p> <img alt= — скачок давления (наша искомая функция),

  • \frac{\partial u}{\partial t}— её производная по времени,

  • \chi > 0» src=«https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/935/da4/53f/935da453fd859166229e72b54b307ef6.svg» />— коэффициент пьезопроводности, </p></li><li><p><img alt=— оператор Лапласа (мы рассмотрим для 1-мерного и 2-случаев, т.е. n=1,2),,

  • f(x, t)— внешние источники.

  • Отметим, что слово «скачок» в определении функции u очень важно. Дело в том, что нефть в пласте перед началом добычи находится под давлением p_0, которое во много раз может превышать атмосферное. Поэтому удобно рассматривать модель с точки зрения именно скачка относительно начального давления. Исходное давление p(x,t) связано с этим скачком по формуле

    u(x,t) = p_0 - p(x,t).

    Теперь перейдем ко внешним источникам. Естественно, в нашей постановке внешним источником является скважина. Моделировать её можно по-разному, например можно считать

    f(x,t) = \cases{q, \text{ если } ||x - x_w|| <= r_w, \\ 0, \text{ иначе};}

    где

    • q \in R — дебит скважины — некоторая константа, которая определяет силу, с которой закачивается или выкачивается жидкость,

    • x_w— координата центра скважины,

    • r_w— радиус скважины.

    Мы же рассмотрим предельный случай этой модели при r_w \rightarrow 0. Именно здесь и возникает особенность задачи, которую называют точечным источником. Математически записать это можно с помощью дельта-функции Дирака:

    f(x,t) = q \delta(x-x_w).

    Для простоты будем считать, что скважина находится в начале координат, т.е. x_w = 0;а производные будем записывать в индексе. Тогда для 1-мерного и 2-мерного случаев получим:

    u_t = \frac{1}{\chi}u_{xx} + q \delta, \\ u_t=\frac{1}{\chi}(u_{xx}+u_{yy})+q\delta.

    Свёртка

    Здесь как раз и начинается тот самый математический прием, котором я говорил. Вообще говоря, для получения точного решения можно обойтись и без свёрток, но я считаю полезным и интересным знать о существовании такого инструмента, который может быть полезен для решения дифференциальных уравнений. Однако я введу саму операцию свёртки немного нестандартным способом:

    f \ast g= \frac{d}{dt} \int_0^t f(\tau)g(t-\tau)d\tau.

    Обычно под операцией свёртки понимают этот интеграл без взятия производной. Тем не менее, выражение с производной может быть удобнее по нескольким причинам:

    1. f \ast 1 = f — единичная функция является нейтральным элементом относительно свёртки,

    2. f' \ast t = f(t) - f(0) — тождественная функция является оператором первообразной первого порядка (по сути, это теорема Ньютона-Лейбница),

    3. t \ast ... \ast t \text{ (n раз) } = \frac{t^n}{n!}— первообразная n-го порядка это свёртка n тождественных функций.

    Свёртки предоставляют ещё один способ решения линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами. Однако для этого нужно вывести важное тождество. Возьмем первообразную экспоненты с заданным коэффициентом в аргументе:

    e^{-at} \ast t = \frac{e^{-at}-1}{-a} \Longrightarrow ae^{-at} \ast t = 1-e^{-at},

    Операция свёртки линейна, поэтому мы можем собрать экспоненты в левой части равенства и вынести за скобки:

    e^{-at} \ast (a t + 1)  = 1,

    Мы получили не что иное, как функцию f^{-1}(t)=at+1 обратную к экспоненциальной функции f(t)=e^{-at}, для которых выполняется равенство:

    f \ast f^{-1}=1.

    Давайте для примера решим ДУ

    y'+ay=g(t),\\ y(0)=y_0.

    Проведем следующие эквивалентные преобразования:

    y'+ay=g(t) \quad | \ast t \quad \\ y-y(0) + a y \ast t = g \ast t \\ y \ast (1 + at) = y_0 + g \ast t \\ y \ast (1 + at) = y_0 + g \ast t \quad | \ast e^{-at} \\ y = (y_0 + g \ast t) \ast e^{-at}.

    И вот мы уже имеем ответ y(t) = (y_0 + g \ast t) \ast e^{-at}. К сожалению, такой способ не всесилен, поскольку решение можно получить лишь тогда, когда коэффициенты уравнения постоянны, а решить с переменными возможно только при особых случаях.

    Преобразование Фурье

    Для того, чтобы получить аналитическое решение нам также потребуется преобразование Фурье. Как известно, одномерное прямое и обратное преобразования определяются по формулам

    \hat{f}(\omega)=F[f](\omega) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^{\infty} f(x)e^{-i\omega x}dx \\ F^{-1}[\hat{f}](x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{-\infty}^{\infty} \hat{f}(\omega)e^{i\omega x}d\omega

    Функции f и \hat{f}при этом называются оригиналом и изображением соответственно.

    Также нам потребуются преобразования в двумерном случае:

    F[f](\omega_1, \omega_2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{\mathbb{R}^2} f(x)e^{-i(\omega_1 x + \omega_2 y)}dxdy \\ F^{-1}[\hat{f}](x, y) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \int_{\mathbb{R}^2} \hat{f}(\omega_1, \omega_2)e^{i(\omega_1 x + \omega_2 y)}d\omega_1 d\omega_2

    В общем-то, эти формулы нам не нужны, достаточно его свойств и пары равенств из таблицы преобразований.

    1. F[f'] = i \omega F[f] и, что более для нас важно, F[f''] = - \omega^2 F[f].

    2. F[e^{-ax^2}](\omega)= \frac{1}{\sqrt{2a}} e^{-\omega^2 /(4a)}или F^{-1}[e^{-\omega^2/(4a)}](x)= \sqrt{2a} \  e^{-ax^2}.

    3. F[\delta](\omega) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}

    Решение при n=1

    Уравнение будет иметь вид

    u_t = \frac{1}{\chi} u_{xx} + q\delta, \\ -\infty < x < +\infty, t > 0, \\ u (x,0)=0.» src=«https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/61f/ca5/23f/61fca523f4fceeeab95475d4563f8f2d.svg» /></p>

<p>Применим преобразование Фурье: </p>

<p><img alt=

    Мы получили обыкновенное дифференциальное уравнение относительно переменной tи изображения \hat{u}. Решим его с помощью свертки:

    \hat{u} = \frac{q}{\sqrt{2\pi}} t \ast e^{-\omega^2 t/\chi} .

    И сейчас важный момент! Мы могли бы вычислить свёртку и потом получить ответ, применив обратное преобразование Фурье. Но тогда мы получили бы функцию, преобразования которой нет в таблице. Поэтому мы сделаем наоборот: сначала обратное преобразование Фурье, и потом свёртка. Мы имеем право так сделать, поскольку свёртка идет по переменной t, обратное преобразование — по \omega, и, к тому же, \omegaвстречается лишь во втором операнде. Ещё одно удобство свёрточной записи, которое мы могли бы не заметить, если решали бы ДУ обычным методом!

    Считая, что \frac{1}{4a} = \frac{t}{\chi} \Rightarrow a = \frac{\chi}{4t}, применим обратное преобразование Фурье:

    u= q \sqrt{\frac{\chi}{4\pi}} \ t \ast \frac{e^{-x^2 \chi/(4t)}}{\sqrt{t}}= q \sqrt{\frac{\chi}{4\pi}} \int_0^t \frac{e^{-x^2 \chi/(4\tau)}}{\sqrt{\tau}} d\tau.

    Как хорошие математики, мы должны были бы проверить корректность полученного решения, подставив в исходное уравнение, но сделать это так просто не получится. Полученное нами выражение не является элементарной функцией. Если же действительно хочется проверить решение, то можно привести его к выражению, которое содержит, например, \operatorname{erfc}(x) — дополнительную функцию ошибок. Однако вывод этого выражения очень сложный и громоздкий, а моя же цель не состоит в том, чтобы нагружать вас тяжелой математикой и длинными формулами. Поэтому мы примем это на веру и пойдем дальше.

    Решение при n=2

    Уравнение будет иметь вид

    u_t = \frac{1}{\chi} (u_{xx} +u_{yy}) + q\delta, \\ -\infty < x,y < +\infty, t > 0, \\ u (x, y, 0)=0.» src=«https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/193/edd/bb9/193eddbb943a331121b847ebe71b6ffa.svg» /></p>

<p>Аналогично, применим двумерное преобразование Фурье (можно представить как применение одномерного по переменным <img alt= и y):

    \hat{u}_t + \frac{\omega_1^2  + \omega_2^2}{\chi} \hat{u} = \frac{q}{\sqrt{2\pi}}.

    Решаем при помощи свёртки:

    \hat{u} = \frac{q}{\sqrt{2\pi}} t \ast \operatorname{exp}({-\frac{\omega_1^2 + \omega_2^2 }{\chi} t}) .

    Здесь всё также a = \frac{\chi}{4t}. После обратного преобразования Фурье (как и ранее — двойное одномерное по \omega_1 и \omega_2) получим:

    u =  \frac{q}{2\pi} \ t \ast \frac{\chi}{2t} \operatorname{exp}(-\chi \frac{x^2+y^2}{4t}) =  \frac{q\chi}{4\pi} \int_0^t \frac{1}{\tau} \operatorname{exp}(-\chi \frac{x^2+y^2}{4\tau})d\tau

    Данный интеграл тоже не является элементарной функцией, но её можно записать в более удобном виде:

    u = \frac{q\chi}{4\pi} \operatorname{Ei}(-\chi\frac{x^2+y^2}{4t}),

    где \operatorname{Ei}(x) = -\int_{-x}^{\infty} \frac{e^{-x}}x dx — интегральная показательная функция.

    Заключение

    Вот мы и получили аналитические решения для уравнения пьезопроводности с точечным источником. К сожалению, эти решения получены с учетом многих допущений. В реальных же задачах не бывает нефтеносных пластов с бесконечной границей, количество точечных источников может исчисляться десятками и сотнями, да и сам дебит qможет изменятся во времени, а не быть постоянной. На самом деле, даже решения этих уравнений не нужны — намного важнее находить его параметры, как например, коэффициент \chi. В реальности нужно определять свойства пласта, исходя из его поведения в настоящем, т.е. решать так называемую обратную задачу, чтобы прогнозировать объем добычи в будущем. Поэтому численные методы в большинстве случаев бывают полезнее аналитических. Тем не менее, такие идеализированные модели по прежнему полезны для изучения, поскольку позволяют нам лучше понять процессы, происходящие в пласте, и находить новые приёмы для их моделирования.

    © Habrahabr.ru