論文の概要: Bathymetry Inversion using a Deep-Learning-Based Surrogate for Shallow
Water Equations Solvers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02821v1
- Date: Sat, 5 Mar 2022 21:49:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-08 18:40:50.922580
- Title: Bathymetry Inversion using a Deep-Learning-Based Surrogate for Shallow
Water Equations Solvers
- Title（参考訳）: 浅水方程式解に対する深層学習型サロゲートを用いたベースメータインバージョン
- Authors: Xiaofeng Liu, Yalan Song, Chaopeng Shen
- Abstract要約: 浅水式解法のための深層学習に基づくサロゲートを用いた潜水式インバージョン法を提案し,実証する。
このサロゲートは、畳み込みオートエンコーダと共有エンコーダ、分離デコーダアーキテクチャを使用する。
浴量計の逆転過程には2つの特徴的な段階があり、これは初期の広筆彫りの彫刻的過程に類似している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.733150731898156
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: River bathymetry is critical for many aspects of water resources management.
We propose and demonstrate a bathymetry inversion method using a
deep-learning-based surrogate for shallow water equations solvers. The
surrogate uses the convolutional autoencoder with a shared-encoder,
separate-decoder architecture. It encodes the input bathymetry and decodes to
separate outputs for flow-field variables. A gradient-based optimizer is used
to perform bathymetry inversion with the trained surrogate. Two
physically-based constraints on both bed elevation value and slope have to be
added as inversion loss regularizations to obtain usable inversion results.
Using the "L-curve" criterion, a heuristic approach was proposed to determine
the regularization parameters. Both the surrogate model and the inversion
algorithm show good performance. We found the bathymetry inversion process has
two distinctive stages, which resembles the sculptural process of initial
broad-brush calving and final detailing. The inversion loss due to flow
prediction error reaches its minimum in the first stage and remains almost
constant afterward. The bed elevation value and slope regularizations play the
dominant role in the second stage in selecting the most probable solution. We
also found the surrogate architecture (whether with both velocity and water
surface elevation or velocity only as outputs) does not show significant impact
on inversion result.
- Abstract（参考訳）: 河川の水質測定は水資源管理の多くの面において重要である。
浅層水方程式の解法として,深層学習型サロゲートを用いたバストメトリインバージョン法を提案する。
surrogateはconvolutional autoencoderとshared-encoder, separate-decoderアーキテクチャを使用している。
入力のバスメトリとデコードをエンコードし、フローフィールド変数の出力を分離する。
勾配に基づくオプティマイザは、トレーニングされたサロゲートでバスメトリ反転を行うために使用される。
逆損失正則化法として, 床高と斜面の物理的制約を2つ加え, 使用可能な逆解析結果を得る必要がある。
正規化パラメータを決定するために「L曲線」基準を用いてヒューリスティックなアプローチが提案された。
代理モデルと逆アルゴリズムの両方が優れた性能を示す。
バストメトリ・インバージョン法には2つの異なる段階があり,初期ブロードブラッシュ・カルビングの彫刻的過程と最終詳細化に類似している。
フロー予測誤差による逆損失は、第1段階で最小値に達し、その後ほぼ一定となる。
斜面の上昇値と斜面の定式化は、最も可能性の高い溶液を選択する第2段階において支配的な役割を担っている。
また,サロゲート構造(流速・水面上昇・流速のみの場合)は逆解析結果に有意な影響を及ぼさないことがわかった。
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