Численное моделирование в геомеханике — методика анализа поведения массива под воздействием различных факторов с использованием математических моделей.
Применение численных методов позволяет геомеханикам исследовать сложные геомеханические процессы, оценивать устойчивость и безопасность геотехнических объектов, а также разрабатывать и оптимизировать технологии добычи полезных ископаемых и строительства.
В современной геомеханике широко применяются методы, основанные на двух различных подходах к отображению массива: как сплошной среды, как дискретной среды. Методы обоих подходов сильно различаются как между собой, так и внутри этих условных групп.
Существует несколько хороших обзоров методов, в которых расписываются принципиальные различия методов и связанные с ними преимущества и недостатки.
МКЭ является одним из наиболее широко используемых методов для решения задач геомеханики. Этот метод позволяет моделировать сложные геометрические формы и неоднородности материалов, анализируя распределение напряжений и деформаций внутри объекта.
МДЭ эффективен для моделирования процессов разрушения и взаимодействия между отдельными частицами или блоками. Он позволяет анализировать динамику системы, включая столкновения, трение и отклонения частиц.
Отдельно исследователи выделяют метод конечно-дискретных элементов, как гибридный, отображающий сплошную среду как сплошностные методы, а дискретную - как дискретно-элементные.
МГЭ используется для анализа задач, связанных с упругостью и пластичностью, и является эффективным при моделировании объектов с комплексной геометрией при минимизации количества расчетных элементов.
Этот метод применяется для решения дифференциальных уравнений в частных производных, что актуально для исследования процессов теплопередачи, фильтрации и других динамических явлений в геосреде.
Численное моделирование находит широкое применение в различных аспектах геомеханики:
Численное моделирование обладает рядом преимуществ, включая возможность анализа сложных систем с высокой степенью детализации, гибкость в изменении параметров исследования, и возможность проведения виртуальных экспериментов без риска для реальных объектов. Однако, существуют и недостатки, такие как необходимость точного определения исходных данных и параметров модели, сложность интерпретации результатов, и высокие требования к вычислительным ресурсам.