論文の概要: Deep Learning for Simultaneous Inference of Hydraulic and Transport Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12367v1
• Date: Sun, 24 Oct 2021 07:02:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-31 15:40:18.001829
• Title: Deep Learning for Simultaneous Inference of Hydraulic and Transport Properties
• Title（参考訳）: 油圧・輸送特性の同時推定のための深層学習
• Authors: Zitong Zhou, Nicholas Zabaras, Daniel M. Tartakovsky
• Abstract要約: 異種非ガウス導電率場のパラメータ化には、畳み込み逆自己エンコーダ(CAAE)を用いる。 また3次元の高密度畳み込みエンコーダデコーダ(DenseED)ネットワークをトレーニングし,フローおよび輸送プロセスのフォワードサロゲートとして機能させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying the heterogeneous conductivity field and reconstructing the contaminant release history are key aspects of subsurface remediation. Achieving these two goals with limited and noisy hydraulic head and concentration measurements is challenging. The obstacles include solving an inverse problem for high-dimensional parameters, and the high-computational cost needed for the repeated forward modeling. We use a convolutional adversarial autoencoder (CAAE) for the parameterization of the heterogeneous non-Gaussian conductivity field with a low-dimensional latent representation. Additionally, we trained a three-dimensional dense convolutional encoder-decoder (DenseED) network to serve as the forward surrogate for the flow and transport processes. Combining the CAAE and DenseED forward surrogate models, the ensemble smoother with multiple data assimilation (ESMDA) algorithm is used to sample from the Bayesian posterior distribution of the unknown parameters, forming a CAAE-DenseED-ESMDA inversion framework. We applied this CAAE-DenseED-ESMDA inversion framework in a three-dimensional contaminant source and conductivity field identification problem. A comparison of the inversion results from CAAE-ESMDA with physical flow and transport simulator and CAAE-DenseED-ESMDA is provided, showing that accurate reconstruction results were achieved with a much higher computational efficiency.
• Abstract（参考訳）: 不均質導電性フィールドの同定と汚染物質放出履歴の再構築は地下修復の重要な側面である。 これら2つの目標を限定的かつノイズの多い油圧ヘッドと濃度測定で達成することは困難である。 この障害には、高次元パラメータの逆問題と、繰り返しフォワードモデリングに必要な高計算コストが含まれる。 低次元潜在表現を持つ異種非ガウス導電率場のパラメータ化には、畳み込み逆自己エンコーダ(CAAE)を用いる。 さらに, 3次元高密度畳み込みエンコーダデコーダ(denseed)ネットワークを訓練し, 流れと輸送過程のフォワードサロゲートとして機能させた。 CAAEとDenseEDフォワードサロゲートモデルを組み合わせることで、未知パラメータのベイズ分布から複数のデータ同化(ESMDA)アルゴリズムをサンプリングし、CAAE-DenseED-ESMDAインバージョンフレームワークを形成する。 このCAAE-DenseED-ESMDAインバージョンフレームワークを3次元汚染源および導電性場同定問題に適用した。 CAAE-ESMDAと物理流・輸送シミュレータの逆解析結果とCAAE-DenseED-ESMDAの逆解析結果を比較し,計算効率が向上した。

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