Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pores for thought: The use of generative adversarial networks for the stochastic reconstruction of 3D multi-phase electrode microstructures with periodic boundaries

論文の概要: Pores for thought: The use of generative adversarial networks for the stochastic reconstruction of 3D multi-phase electrode microstructures with periodic boundaries

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11632v2
Date: Mon, 4 May 2020 21:37:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-31 11:48:51.839458
Title: Pores for thought: The use of generative adversarial networks for the stochastic reconstruction of 3D multi-phase electrode microstructures with periodic boundaries
Title（参考訳）: 考察:周期的境界を有する3次元多相電極構造の確率的再構成における生成的対向ネットワークの利用
Authors: Andrea Gayon-Lombardo, Lukas Mosser, Nigel P. Brandon, Samuel J. Cooper
Abstract要約: 本研究は, 現実的なn相マイクロ構造データを生成するために, 深い畳み込み生成対向ネットワーク(DC-GAN)を実装した。実データと合成データの比較は, 形態学的特性の観点から行う。生成器への入力を変更することで、周期的な境界を持つマイクロ構造を3方向すべてに生成できることが示される。
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: The generation of multiphase porous electrode microstructures is a critical step in the optimisation of electrochemical energy storage devices. This work implements a deep convolutional generative adversarial network (DC-GAN) for generating realistic n-phase microstructural data. The same network architecture is successfully applied to two very different three-phase microstructures: A lithium-ion battery cathode and a solid oxide fuel cell anode. A comparison between the real and synthetic data is performed in terms of the morphological properties (volume fraction, specific surface area, triple-phase boundary) and transport properties (relative diffusivity), as well as the two-point correlation function. The results show excellent agreement between for datasets and they are also visually indistinguishable. By modifying the input to the generator, we show that it is possible to generate microstructure with periodic boundaries in all three directions. This has the potential to significantly reduce the simulated volume required to be considered representative and therefore massively reduce the computational cost of the electrochemical simulations necessary to predict the performance of a particular microstructure during optimisation.
Abstract（参考訳）: 多相多孔質電極構造の生成は、電気化学エネルギー貯蔵デバイスの最適化において重要なステップである。本研究は, 現実的なn相マイクロ構造データを生成するために, 深い畳み込み生成対向ネットワーク(DC-GAN)を実装した。同じネットワークアーキテクチャは、リチウムイオン電池陰極と固体酸化物燃料電池陽極という、2つの非常に異なる3相構造にうまく適用されている。実データと合成データの比較は、形態的性質(体積率、比表面積、三相境界)と輸送特性(相対拡散率)および二点相関関数を用いて行われる。結果はデータセット間での良好な一致を示し、それらもまた視覚的に区別できない。生成器への入力を変更することで、周期的な境界を持つマイクロ構造を3方向すべてに生成できることを示す。これは、代表となるのに必要な模擬体積を著しく削減し、最適化中の特定のミクロ組織の性能を予測するのに必要な電気化学シミュレーションの計算コストを大幅に削減する可能性がある。

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