Центр вычислительной физики МФТИ

На прошлой неделе наш Центр принял участие в Российской отраслевой энергетической конференции (РОЭК) в Москве. Это одна из ключевых площадок, где встречаются представители нефтегазовых компаний, сервисных организаций и науки.

Кирилл Герке выступил на пленарной сессии по трудноизвлекаемым запасам с темой «ГДМ нового поколения». В дискуссии мы узнали, что на западе добывающие компании тратят 1% прибыли на исследования, а в Китае выделяют до 3–4%! Также Кирилл организовал круглый стол «Проблемы практического использования цифрового керна для решения производственных задач». В обсуждении вместе с Николаем Кондратюком участвовали коллеги из «Газпромнефть – КФУ», «Татнефть-Добыча», «РН-Технологии», МГУ и других организаций.

На технических сессиях были представлены доклады Центра: о комбинированных решениях для трудноизвлекаемых запасов и о цифровом дизайне фильтров в условиях пескопроявлений.

Перспективы внедрения фундаментальных результатов

10 сентября мы приняли участие в круглом столе «Трансфер технологий ИИ: от формирования идей до внедрения через фундаментальные исследования» в рамках Международного форума ФИИСС-2026 в РЭУ им. Плеханова. Вместе с представителями индустрии и разработчиками цифровых решений (CyberPhysics, Digital Petroleum, «Норникель»), а также коллегами из МФТИ, НИТУ МИСИС и РЭУ обсудили, почему научные идеи так редко доходят до промышленного внедрения, в частности проблему «мёртвой зоны» между наукой и производством.

В общем, те самые вопросы, которые нас волнуют ежедневно и о которых можно говорить вечно – как в формальной обстановке, так и без неё.

Впечатлила деятельность ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии»: они уже запустили свой коллективный центр обработки данных, а также собирают базы промышленных данных в закрытом контуре – тем самым выступая площадкой для безопасного обмена информацией между компаниями и исполнителями.

CCP2026: Центр вычислительной физики в Сеуле

В этом году Центр вычислительной физики принял участие в CCP2026 — Conference on Computational Physics, которая проходила в Sejong University в Сеуле. Название конференции почти совпало с нашей собственной аббревиатурой — Center for Computational Physics, так что на CCP2026 мы чувствовали себя как дома!

Мы представили сразу шесть стендовых докладов: Тимур Гуськов, Владимир Дещеня, Вячеслав Лукьянчук, Борис Никитюк, Алексей Семенчук и Николай Кондратюк. Особенно приятно, что Тимур и Вячеслав получили награды за лучший постер среди примерно 120 постерных докладов, представленных за два дня конференции. Поздравляем ребят с отличным результатом! 🎉

Конференция получилась насыщенной не только с точки зрения докладов, но и с точки зрения научного общения. Нам удалось продуктивно встретиться с David Ceperley, ведущим специалистом в области высоких давлений. Из доклада Shaun Kwak из Schrödinger мы узнали, что они используют те же генеративные модели молекул, с которыми работаем и мы. А докладчик из Matlantis Corporation рассказал, что обучение их моделей материалов заняло 3200 GPU лет!!!

Удалось немного познакомиться и с Сеулом: мы посетили Кёнбоккун — главный дворец династии Чосон, построенный в XIV веке, посмотрели церемонию смены караула, прогулялись среди исторических зданий и заглянули в National Museum of Korea. И, конечно, не обошлось без корейского BBQ.

Два сотрудника Центра поступили в аспирантуру МФТИ!

Георгий Вандышев будет работать над диссертацией «Молекулярное моделирование межфазных границ и смачиваемости жидкостей в нанопорах различной геометрии» (рук. И. Копаничук). Прямо перед вступительными испытаниями у Георгия вышла первая статья — The interface shape and contact angle determination for liquid-liquid systems in cylindrical nanopores в журнале Capillarity. В работе метод PANDA, ранее созданный для щелевидных пор, распространён на цилиндрические геометрии.

Мария Ваганова займется исследованием «Локальная структура и механизмы агрегации глинистых минералов в атомистическом моделировании» (рук. Н. Кондратюк). Её первая статья, посвящённая изучению циклов дегидратации–регидратации агрегатов наночастиц монтмориллонита и каолинита, сейчас находится на рецензии. Анимация такого процесса прикреплена.

Поздравляем Марию и Георгия! Уверены, что диссертации будут защищены в срок. Обе работы выполняются при поддержке грантов РНФ, реализуемых в Центре, и сопутствуют развитию моделей фильтрации жидкостей в пористых средах.

Обучение будет проходить на Кафедре вычислительной физики конденсированного состояния и живых систем.

По приглашению Института искусственного интеллекта Илья Копаничук и Вячеслав Лукьянчук представили МФТИ на международной конференции OBIC 2026 (направление "AI for Chemistry") в Китае 28–30 июля в рамках сотрудничества с Пекинским университетом.

Илья рассказал о наших наработках в области молекулярного моделирования и машинного обучения для систем нефть–рассол, а Вячеслав доложил работу по физически информированному машинному обучению для плотного разогретого водорода при давлениях от 50 до 500 ГПа. Оба доклада получили высокую оценку в секции «ИИ для новых химических материалов».

Подробнее на сайте МФТИ, а также в каналах ЛФИ и Команда Физтеха

Как мы прогнозировали вязкость многокомпонентных масел

В журнале Chemical Engineering Science вышла статья Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods — работа Владимира Дещеня, Николая Кондратюка и коллег из ИТМО.

Статья родилась по следам хакатона «Нефтекод – 2024», организованного Центром инфохимии ИТМО совместно с ООО «Газпромнефть-СМ». Компания предоставила обезличенный промышленный датасет по маслам, а наша команда soft matters тогда победила в конкурсе.

Задача состояла в предсказании кинематической вязкости базовых масел со сложным компонентным составом при -40°C, имея всего 469 составов с зашифрованными признаками (без явных концентраций компонентов и с большим числом пропусков). Чтобы не потерять важную информацию в неполных данных, мы отобрали признаки, значимые для разных типов масел, и научили модель работать с оставшимися пропусками. Уже на этой основе сравнили несколько подходов – от Decision Tree до Gradient Boosting.

Лучшая модель, Gradient Boosting, показала медианную ошибку 16.2% на тестовой выборке, обойдя как остальные ML-модели, так и классическую эмпирическую формулу Вальтера для температурной экстраполяции вязкости, которая в нашей задаче систематически занижала значения при низких температурах.

Тем самым мы продемонстрировали, что машинное обучение способно надёжно работать даже с зашифрованным и неполным промышленным датасетом без раскрытия точных рецептур.

О неоднородности смачивания стенок пор

У нашего Центра вышла новая работа A. Ipatova, A.S. Zubov, N.D. Kondratyuk, K.M. Gerke. Accounting for heterogeneous wettability in pore network elements в журнале Advances in Water Resources.

Поросетевые модели – эффективный способ рассмотреть многофазное течение в пористых средах. Обычно смачиваемость внутри каждой поры считается однородной. В реальности стенки поры часто состоят из разных минералов с различными углами смачивания, что сильно меняет картину.

В данной работе мы рассчитали равновесные конфигурации нефти и воды в порах с неоднородной смачиваемостью стенок. Оказалось, что жидкости «прилипают» к своим участкам стенки – нефть может удерживаться на гидрофобных участках даже при низкой насыщенности. Это заметно меняет относительную проницаемость: присутствие второго минерала увеличивает проницаемость по воде и снижает по нефти в гидрофильных порах, и наоборот в гидрофобных. Классические корреляции такую неоднородность не учитывают и дают существенную ошибку.

Сразу два проекта Центра поддержаны грантами РНФ! 🎉🎉🎉

Обе заявки были поданы на конкурс «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых»

Первый проект «РАСТВОР: Растворимость, Анализ, Сольватация и Термодинамика Водных и Органических Растворов» под руководством Николая Кондратюка продолжает линию наших работ по локальной структуре, транспортным свойствам растворов: от вязкости и диффузии до пределов применимости соотношения Стокса-Эйнштейна. Нашей целью является построение последовательной картины сольватации и термодинамики водных и органических растворов на основе молекулярного моделирования.

Второй проект «Создание цифровых двойников процессов смачивания для сквозного проектирования новых материалов и химических реагентов» под руководством Ильи Копаничука. Смачиваемость является ключевым свойством при вытеснении нефти из породы, и мы уже не раз писали о работах группы в этом направлении. От метода PANDA для автоматического расчёта краевых углов до анализа равновесия межфазных границ в нанопорах. Наработки лягут в основу подхода, позволяющего проектировать материалы и реагенты с заданными смачивающими свойствами.

Поздравляем всех участников – впереди много интересной работы!

Молекулярная динамика 2026 в Пушкине

II Всероссийская конференция по молекулярной динамике в этом году переместилась в особняк Кочубея в Пушкине. По сравнению с прошлым годом она заметно выросла: число докладов увеличилось на 20%, а среди участников появился докладчик из Китая, так что конференция приобретает и международный статус.

От Центра приехала большая делегация. С устными докладами выступили Николай, Илья и Вячеслав, а стендовые доклады по широкому спектру тематик представили Денис, Владимир, Борис, Тимур, Алексей, Георгий, Мария Ваганова и Мария Иванова. Как и год назад, большая часть наших докладов была отмечена дипломами!

Особенно интересно было наблюдать прогресс в моделировании металлов, биологических систем, растворов и межфазных явлений, лазерного воздействия на материалы, ионных жидкостей, создания машинно-обученных потенциалов и даже разработку новых функций LAMMPS и GROMACS.

Получилось несколько очень насыщенных дней с хорошими докладами и обсуждениями со знакомыми. Будем с нетерпением ждать следующую «Молекулярную динамику» и трудиться, чтобы работы нашей делегации были на уровне!