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【24h】

Python framework for hp-adaptive discontinuous Galerkin methods for two-phase flow in porous media

机译：用于多孔介质中两相流动的hp自适应不连续Galerkin方法的Python框架

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In this paper we present a framework for solving two-phase flow problems in porous media. The discretization is based on a Discontinuous Galerkin method and includes local grid adaptivity and local choice of polynomial degree. The method is implemented using the new Python frontend Dune-FemPy to the open source framework Dune. The code used for the simulations is made available as Jupyter notebook and can be used through a Docker container. We present a number of time stepping approaches ranging from a classical IMPES method to a fully coupled implicit scheme. The implementation of the discretization is very flexible allowing to test different formulations of the two-phase flow model and adaptation strategies. (C) 2018 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：在本文中，我们提出了解决多孔介质中两相流问题的框架。离散化基于不连续Galerkin方法，包括局部网格适应性和多项式的局部选择。该方法是使用开源框架Dune的新Python前端Dune-FemPy实现的。用于仿真的代码可在Jupyter笔记本中使用，并可通过Docker容器使用。我们提出了许多时间步进方法，从经典的IMPES方法到完全耦合的隐式方案。离散化的实现非常灵活，可以测试两相流模型和适应策略的不同公式。 （C）2018 Elsevier Inc.保留所有权利。

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