論文の概要: CCSNet: a deep learning modeling suite for CO$_2$ storage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01795v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 06:56:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:18:10.006983
• Title: CCSNet: a deep learning modeling suite for CO$_2$ storage
• Title（参考訳）: CCSNet:CO$2$ストレージのためのディープラーニングモデリングスイート
• Authors: Gege Wen, Catherine Hay, Sally M. Benson
• Abstract要約: CCSNetは、数値シミュレータが通常提供するすべての出力を生成する一連のディープラーニングモデルで構成されている。 結果は従来の数値シミュレータよりも10$3$から10$4$の速度です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Numerical simulation is an essential tool for many applications involving subsurface flow and transport, yet often suffers from computational challenges due to the multi-physics nature, highly non-linear governing equations, inherent parameter uncertainties, and the need for high spatial resolutions to capture multi-scale heterogeneity. We developed CCSNet, a general-purpose deep-learning modeling suite that can act as an alternative to conventional numerical simulators for carbon capture and storage (CCS) problems where CO$_2$ is injected into saline aquifers in 2d-radial systems. CCSNet consists of a sequence of deep learning models producing all the outputs that a numerical simulator typically provides, including saturation distributions, pressure buildup, dry-out, fluid densities, mass balance, solubility trapping, and sweep efficiency. The results are 10$^3$ to 10$^4$ times faster than conventional numerical simulators. As an application of CCSNet illustrating the value of its high computational efficiency, we developed rigorous estimation techniques for the sweep efficiency and solubility trapping.
• Abstract（参考訳）: 数値シミュレーションは、地下の流れや輸送に関わる多くのアプリケーションにとって必須のツールであるが、多面体の性質、高非線形支配方程式、固有のパラメータの不確実性、マルチスケールの不均一性を捉えるための高空間分解能の必要性による計算上の課題に悩まされることが多い。 我々は,CO$_2$を2d-放射系の塩類帯水層に注入する従来の数値シミュレータの代替として機能する汎用ディープラーニングモデリングスイートであるCSNetを開発した。 CCSNetは、飽和分布、圧力上昇、ドライアウト、流体密度、質量収支、溶解性トラップ、スイープ効率など、数値シミュレータが一般的に提供するすべての出力を生成する一連のディープラーニングモデルで構成されている。 その結果,従来の数値シミュレータの10$^3$から10$^4$$の速度が得られた。 ccsnetの計算効率の値を示す応用として,スイープ効率と溶解性トラッピングのための厳密な推定手法を開発した。

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