MIN3P-HPC: A High-Performance Unstructured Grid Code for Subsurface Flow and Reactive Transport Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The numerical simulation of flow and reactive transport in porous media with complex domains is nontrivial. This paper presents a method to implement fully unstructured grid capabilities into the well-established software ParMIN3P-THCm, a process-based numerical model designed for the investigation of subsurface fluid flow and multicomponent reactive transport in variably saturated porous media with parallelization capability. The enhanced code, MIN3P-HPC, is modularized to support different cell types, spatial discretization methods and gradient reconstruction methods. MIN3P-HPC uses a vertex-centered control volume method with consideration of both vertex-based and cell-based material properties (e.g., permeability). A flexible parallelization scheme based on domain decomposition and thread acceleration was implemented, which allows the use of OpenMP, MPI and hybrid MPI-OpenMP, making optimized use of computer resources ranging from desktop PCs to distributed memory supercomputers. The code was verified by comparing the results obtained with the unstructured grid version to those produced by the structured grid version. Numerical accuracy was also verified against analytical solutions for 2D and 3D solute transport, and by comparison with third-party software using different cell types. Parallel efficiency of OpenMP, MPI and hybrid MPI-OpenMP versions was examined through a series of solute transport and reactive transport test cases. The results demonstrate the versatility and enhanced performance of MIN3P-HPC for reactive transport simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».