論文の概要: Modeling nanoconfinement effects using active learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02587v2
• Date: Thu, 7 May 2020 02:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 06:34:12.497873
• Title: Modeling nanoconfinement effects using active learning
• Title（参考訳）: アクティブラーニングによるナノ閉じ込め効果のモデル化
• Authors: Javier E. Santos, Mohammed Mehana, Hao Wu, Masa Prodanovic, Michael J. Pyrcz, Qinjun Kang, Nicholas Lubbers, Hari Viswanathan
• Abstract要約: シェール層のナノ孔内におけるガス分子の空間的配置の予測は, 流体流動予測や炭化水素貯留量の推定に不可欠である。 本稿では,ナノ孔内の気体の分子配置を予測する物理に基づく深層学習サロゲートモデルの構築と訓練について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.58501955991843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting the spatial configuration of gas molecules in nanopores of shale formations is crucial for fluid flow forecasting and hydrocarbon reserves estimation. The key challenge in these tight formations is that the majority of the pore sizes are less than 50 nm. At this scale, the fluid properties are affected by nanoconfinement effects due to the increased fluid-solid interactions. For instance, gas adsorption to the pore walls could account for up to 85% of the total hydrocarbon volume in a tight reservoir. Although there are analytical solutions that describe this phenomenon for simple geometries, they are not suitable for describing realistic pores, where surface roughness and geometric anisotropy play important roles. To describe these, molecular dynamics (MD) simulations are used since they consider fluid-solid and fluid-fluid interactions at the molecular level. However, MD simulations are computationally expensive, and are not able to simulate scales larger than a few connected nanopores. We present a method for building and training physics-based deep learning surrogate models to carry out fast and accurate predictions of molecular configurations of gas inside nanopores. Since training deep learning models requires extensive databases that are computationally expensive to create, we employ active learning (AL). AL reduces the overhead of creating comprehensive sets of high-fidelity data by determining where the model uncertainty is greatest, and running simulations on the fly to minimize it. The proposed workflow enables nanoconfinement effects to be rigorously considered at the mesoscale where complex connected sets of nanopores control key applications such as hydrocarbon recovery and CO2 sequestration.
• Abstract（参考訳）: シェール形成のナノポーラス中のガス分子の空間配置の予測は, 流動予測と炭化水素予備量推定に不可欠である。 これらの密な形成において鍵となる課題は、孔径の大部分が50nm未満であることである。 このスケールでは、流体-固体相互作用の増大によるナノコンフィニメント効果によって流体特性が影響を受ける。 例えば、気孔壁へのガスの吸着は、タイトな貯水池の炭化水素総量の最大85%を占める可能性がある。 この現象を単純な測地のために記述する解析解はあるが、表面粗さと幾何学的異方性が重要な役割を果たす現実的な孔を記述するには適していない。 これらを説明するために、分子レベルでの流体-固体および流体-流体相互作用を考えるため、分子動力学(MD)シミュレーションが用いられる。 しかし、mdシミュレーションは計算コストが高く、いくつかの接続されたナノ孔よりも大きなスケールをシミュレートできない。 本稿では,ナノ孔内の気体の分子配置を高速かつ正確に予測する物理に基づく深層学習サロゲートモデルを構築・訓練する手法を提案する。 ディープラーニングモデルのトレーニングには計算コストのかかる広範なデータベースが必要であるため、アクティブラーニング(AL)を採用しています。 ALは、モデルの不確実性が最も大きい場所を判断し、それを最小化するためにフライでシミュレーションを実行することで、包括的な高忠実度データのセットを作成するオーバーヘッドを低減する。 提案したワークフローは, 炭化水素回収やCO2回収などの複雑なナノ孔制御キーとなるメソスケールにおいて, ナノコンフィニッション効果を厳格に考慮することができる。

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