論文の概要: A Graph Neural Network Framework for Grid-Based Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02652v1
• Date: Sat, 5 Feb 2022 22:48:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 15:08:22.777435
• Title: A Graph Neural Network Framework for Grid-Based Simulation
• Title（参考訳）: グリッドベースシミュレーションのためのグラフニューラルネットワークフレームワーク
• Authors: Haoyu Tang, Wennan Long
• Abstract要約: 本稿では,シミュレーションの実行を置き換え,最適化プロセスを高速化する代理フィードフォワードモデルを構築するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを提案する。 我々のGNNフレームワークは、石油やガス、炭素捕獲シークエンス(CCS)など、よく関連する地下最適化の応用に大きな可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9137554315375922
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reservoir simulations are computationally expensive in the well control and well placement optimization. Generally, numerous simulation runs (realizations) are needed in order to achieve the optimal well locations. In this paper, we propose a graph neural network (GNN) framework to build a surrogate feed-forward model which replaces simulation runs to accelerate the optimization process. Our GNN framework includes an encoder, a process, and a decoder which takes input from the processed graph data designed and generated from the simulation raw data. We train the GNN model with 6000 samples (equivalent to 40 well configurations) with each containing the previous step state variable and the next step state variable. We test the GNN model with another 6000 samples and after model tuning, both one-step prediction and rollout prediction achieve a close match with the simulation results. Our GNN framework shows great potential in the application of well-related subsurface optimization including oil and gas as well as carbon capture sequestration (CCS).
• Abstract（参考訳）: 貯留層シミュレーションは、井戸制御と井戸配置最適化において計算コストがかかる。 一般に、最適な井戸位置を達成するために、多数のシミュレーション実行(実現)が必要である。 本稿では,シミュレーションの実行を置き換え,最適化プロセスを高速化するサロゲートフィードフォワードモデルを構築するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを提案する。 我々のGNNフレームワークは、シミュレーション生データから設計および生成した処理グラフデータから入力を受信するエンコーダ、プロセス、デコーダを含む。 6000のサンプル(40の井戸構成に相当する)でGNNモデルをトレーニングし、それぞれが前のステップ状態変数と次のステップ状態変数を含む。 6000個のサンプルを用いてGNNモデルをテストし、モデルチューニング後、一段階予測とロールアウト予測の両方がシミュレーション結果と密に一致した。 我々のGNNフレームワークは、石油やガス、炭素捕獲隔離(CCS)など、よく関連する地下最適化の応用に大きな可能性を示している。

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