Cтраница 1
Большинство практически интересных задач в области разработки газовых и нефтяных месторождений решаются в двумерной постановке. Это означает, что требуется проинтегрировать двумерное уравнение неустановившейся фильтрации газа ( или жидкости) при соответствующих краевых условиях. [1]
Большинство практически интересных задач в области разработки газовых и нефтяных месторождений решаются в двумерной и трехмерной постановках. Это означает, что в простейшем случае требуется проинтегрировать двумерное уравнение неустановившейся фильтрации газа ( или жидкости) при соответствующих краевых условиях. [2]
Большинство практически интересных задач в области разработки газовых и нефтяных месторождений решаются в двумерной постановке. Это означает, что требуется проинтегрировать двумерное уравнение неустановившейся фильтрации газа ( или жидкости) при соответствующих краевых условиях. [3]
В большинстве практически интересных задач коэффициент D является переменным. Это приводит к дальнейшему усложнению задачи. Мы рассмотрим три наиболее часто встречающихся случая переменного коэффициента диффузии для линейных задач. [4]
В большинстве практически интересных задач коэффициент D является переменным. Это приводит к дальнейшему усложнению задачи. Мы рассмотрим три наиболее час го встречающихся случая переменного коэффициента диффузии для линейных задач. [5]
В большинстве практически интересных задач коэффи - циент D является переменным. Это приводит к дальнейшему усложнению задачи. Мы рассмотрим три наиболее часто встречающихся случая переменного коэффициента диффузии для линейных задач. [6]
Однако в большинстве практически интересных задач автомодельность имеет степенной характер. [7]
К сожалению, при решении большинства практически интересных задач множество возможных решений содержит столь много элементов, что простой их перебор с последующим анализом ситуации, возникающей при выборе каждого из них, оказывается нереализуемым. [8]
В связи с тем, что мембраны имеют малую толщину, для большинства практически интересных задач можно использовать одномерные уравнения с коэффициентами D, не зависящими от координат. [9]
Точное решение уравнения Шре-дингера и нахождение f ( 9 q) в большинстве практически интересных задач сопряжено с огромными математическими трудностями. Поэтому в теории рассеяния широко применяются приближенные методы. Важнейшим из них является метод Борна. В основе этого метода лежит предположение о том, что потенциальная энергия взаимодействия рассеянной частицы с центром сил мала, так что ее можно рассматривать как малое возмущение. [10]
Известно, что скачок насыщенности при решении уравнения Баклея-Леверетта вида (V.45) возникает при разрывном начальном распределении насыщенности в большинстве практически интересных задач и сохраняется до момента прорыва воды. Распределение концентрации при равновесной адсорбции, разрывных начальных распределениях концентрации и часто встречающихся на практике типов изотерм также является разрывным. [11]
В заключение отметим, что получить аналитическое решение уравнения ( 50), а также системы уравнений для моментов времени первого достижения границ в большинстве практически интересных задач, как правило, не удается даже в двумерном случае и - обычно их решают численными методами на ЭВМ. [12]
Если заданы координаты и скорости частиц, то, пользуясь ядрами R ( t, r), можно найти плотность заряда jo ( г) и тока j ( г) всюду в расчетной области, а по ним определить значения электрического и магнитного полей тоже всюду в области, решая уравнения Максвелла. В большинстве практически интересных задач аналитическое решение уравнений Максвелла невозможно. Следовательно, нужно пользоваться приближенными конечно-разностными методами, для чего вводится обязательно пространственная сетка. В связи с этим возникает важная проблема, каким образом аппроксимировать плотность заряда и тока в узлах сетки. [13]