論文の概要: A Comparative Study of Machine Learning Models for Predicting the State
of Reactive Mixing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11511v1
- Date: Mon, 24 Feb 2020 22:50:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 03:46:52.929608
- Title: A Comparative Study of Machine Learning Models for Predicting the State
of Reactive Mixing
- Title（参考訳）: 反応混合状態予測のための機械学習モデルの比較研究
- Authors: B. Ahmmed, M. K. Mudunuru, S. Karra, S. C. James, and V. V. Vesselinov
- Abstract要約: 反応混合の正確な予測は多くの地球および環境科学問題にとって重要である。
高速で可逆な二分子反応拡散のシナリオを解決するために,高忠実な有限要素法に基づく数値モデルを構築した。
モデル入力パラメータの異なるセットを用いて2,315のシミュレーションを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate predictions of reactive mixing are critical for many Earth and
environmental science problems. To investigate mixing dynamics over time under
different scenarios, a high-fidelity, finite-element-based numerical model is
built to solve the fast, irreversible bimolecular reaction-diffusion equations
to simulate a range of reactive-mixing scenarios. A total of 2,315 simulations
are performed using different sets of model input parameters comprising various
spatial scales of vortex structures in the velocity field, time-scales
associated with velocity oscillations, the perturbation parameter for the
vortex-based velocity, anisotropic dispersion contrast, and molecular
diffusion. Outputs comprise concentration profiles of the reactants and
products. The inputs and outputs of these simulations are concatenated into
feature and label matrices, respectively, to train 20 different machine
learning (ML) emulators to approximate system behavior. The 20 ML emulators
based on linear methods, Bayesian methods, ensemble learning methods, and
multilayer perceptron (MLP), are compared to assess these models. The ML
emulators are specifically trained to classify the state of mixing and predict
three quantities of interest (QoIs) characterizing species production, decay,
and degree of mixing. Linear classifiers and regressors fail to reproduce the
QoIs; however, ensemble methods (classifiers and regressors) and the MLP
accurately classify the state of reactive mixing and the QoIs. Among ensemble
methods, random forest and decision-tree-based AdaBoost faithfully predict the
QoIs. At run time, trained ML emulators are $\approx10^5$ times faster than the
high-fidelity numerical simulations. Speed and accuracy of the ensemble and MLP
models facilitate uncertainty quantification, which usually requires 1,000s of
model run, to estimate the uncertainty bounds on the QoIs.
- Abstract（参考訳）: 反応混合の正確な予測は多くの地球および環境科学問題にとって重要である。
異なるシナリオ下での時間的混合を研究するため、高速で可逆な二分子反応拡散方程式を解くために、高忠実有限要素に基づく数値モデルを構築し、様々な反応混合シナリオをシミュレートする。
速度場の渦構造の様々な空間的スケール、速度振動に関連する時間スケール、渦に基づく速度の摂動パラメータ、異方性分散コントラスト、分子拡散を含む様々なモデル入力パラメータを用いて、合計2,315のシミュレーションを行った。
出力は反応物および生成物の濃度プロファイルを含む。
これらのシミュレーションの入力と出力はそれぞれ特徴行列とラベル行列に結合し、20種類の機械学習エミュレータを訓練してシステムの挙動を近似させる。
線形法,ベイズ法,アンサンブル学習法,多層パーセプトロン(MLP)に基づく20個のMLエミュレータを比較し,これらのモデルを評価する。
MLエミュレータは、種の生成、崩壊、混合度を特徴付ける3種類の興味(QoIs)の混合状態の分類と予測を特別に訓練されている。
線形分類器と回帰器はQoIsを再現できないが、アンサンブル法(分類器と回帰器)とMLPは反応混合状態とQoIsを正確に分類する。
アンサンブル法のうち、ランダム森林と決定木に基づくAdaBoostはQoIを忠実に予測する。
実行時、トレーニングされたmlエミュレータは、高忠実度数値シミュレーションよりも約10^5$高速である。
アンサンブルモデルとMLPモデルの速度と精度は、QoIs上の不確実性境界を推定するために、通常1000回のモデル実行を必要とする不確実性定量化を促進する。
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