Задаете в mantaflow внутреннюю конфигурацию цилиндра и симулируете процесс сгорания топлива, при этом двигая границу, соответствующую поршню. Коленвал и прочая механика к симуляции потоков вообще отношения не имеет.
В теории, можно кластеризовать всю эту уйму точек и показать наиболее важные для нас кластеры, выделить поверхности и т.п. На практике же необходимо интерактивно посмотреть-покрутить весь кубик (а также сделать сечения, посчитать градиенты, выделить изоповерхности...), чтобы принять решение, как с ним дальше работать и что важно, а что нет. Вот посмотрите последнюю картинку в посте — там уже выделены геологически интересные структуры как поверхности, но для этого нужно было поработать с полным кубом данных. И возможность быстро и просто покрутить такой куб данных чрезвычайно ускоряет и облегчает работу. ParaView позволяет и анализ многомерных данных делать — выделить поверхности и много всего еще, возможно, и об этом доберусь написать. Плюс к тому, в ParaView можно вставлять код на питон для дополнительной обработки данных, у меня много таких сниппетов кода выложено в гитхаб репозитории: github.com/mobigroup/gis-snippets/tree/master/ParaView
Разумеется, это не отменяет использования matplotlib. Кстати, а вы умеете быстро визуализировать, скажем, 100 ГБ двумерных данных на среднем ноутбуке? И с этим тоже приходится сталкиваться, если будет интерес, могу показать еще много всего.
Как вы с помощью plotly покажете 3D куб, скажем, 1000х1000х1000 ячеек? А если еще и для 1000 временных отсчетов изменение этого куба? Да и с двумерными данными сложно. У меня matlotlib ну очень медленно работает уже на двумерном гриде 15000х15000 ячеек (сцена Landsat 8). И да, во вводной статье я писал, что с данными проблемами 20 лет как сталкиваюсь, безотносительно к геологии.
Так сохраните в яваскрипт из ParaView (смотрите ссылку с описанием в предыдущем посте) и загрузите на статический хостинг — будете вертеть сколько душе угодно, хоть на планшете, хоть на смартфоне!
Отлично, принято! На самом деле, рассказать мне хотелось про дата сайнс для геологии и геофизики, но приходится начинать издалека:) Без правильной визуализации будет очень сложно об этом рассказывать.
Можно так: загружаем в ParaView точки высот из CSV файла, делаем триангуляцию для получения поверхности, строим изолинии, конвертируем все для веб blog.kitware.com/paraview-glance-mobile-support и смотрим на планшете.
Стоит добавить рельеф и можно моделировать наводнения, цунами и много всего еще:
Разумеется, это не отменяет использования matplotlib. Кстати, а вы умеете быстро визуализировать, скажем, 100 ГБ двумерных данных на среднем ноутбуке? И с этим тоже приходится сталкиваться, если будет интерес, могу показать еще много всего.
Коммерческих продуктов есть немало, навскидку — www.esri.com/~/media/Files/Pdfs/library/brochures/pdfs/arcgis-for-mobile.pdf