論文の概要: Learning Large-scale Subsurface Simulations with a Hybrid Graph Network Simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07680v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 17:29:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 17:12:43.833700
• Title: Learning Large-scale Subsurface Simulations with a Hybrid Graph Network Simulator
• Title（参考訳）: ハイブリッドグラフネットワークシミュレータによる大規模地下シミュレーションの学習
• Authors: Tailin Wu and Qinchen Wang and Yinan Zhang and Rex Ying and Kaidi Cao and Rok Sosi\v{c} and Ridwan Jalali and Hassan Hamam and Marko Maucec and Jure Leskovec
• Abstract要約: 本研究では3次元地下流体の貯留層シミュレーションを学習するためのハイブリッドグラフネットワークシミュレータ (HGNS) を提案する。 HGNSは、流体の進化をモデル化する地下グラフニューラルネットワーク(SGNN)と、圧力の進化をモデル化する3D-U-Netで構成されている。 産業標準地下フローデータセット(SPE-10)と1100万セルを用いて,HGNSが標準地下シミュレータの18倍の推算時間を短縮できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.57321628587564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Subsurface simulations use computational models to predict the flow of fluids (e.g., oil, water, gas) through porous media. These simulations are pivotal in industrial applications such as petroleum production, where fast and accurate models are needed for high-stake decision making, for example, for well placement optimization and field development planning. Classical finite difference numerical simulators require massive computational resources to model large-scale real-world reservoirs. Alternatively, streamline simulators and data-driven surrogate models are computationally more efficient by relying on approximate physics models, however they are insufficient to model complex reservoir dynamics at scale. Here we introduce Hybrid Graph Network Simulator (HGNS), which is a data-driven surrogate model for learning reservoir simulations of 3D subsurface fluid flows. To model complex reservoir dynamics at both local and global scale, HGNS consists of a subsurface graph neural network (SGNN) to model the evolution of fluid flows, and a 3D-U-Net to model the evolution of pressure. HGNS is able to scale to grids with millions of cells per time step, two orders of magnitude higher than previous surrogate models, and can accurately predict the fluid flow for tens of time steps (years into the future). Using an industry-standard subsurface flow dataset (SPE-10) with 1.1 million cells, we demonstrate that HGNS is able to reduce the inference time up to 18 times compared to standard subsurface simulators, and that it outperforms other learning-based models by reducing long-term prediction errors by up to 21%.
• Abstract（参考訳）: 地下シミュレーションは計算モデルを用いて多孔質媒質中の流体(例えば油、水、ガス)の流れを予測する。 これらのシミュレーションは、例えば位置最適化や現地開発計画など、高速で正確な意思決定モデルを必要とする石油生産などの産業応用において重要なものである。 古典的有限差分数値シミュレータは大規模な実世界の貯留層をモデル化するために膨大な計算資源を必要とする。 あるいは、ストリームラインシミュレータとデータ駆動サーロゲートモデルは、近似物理モデルに依存することで計算効率が向上するが、大規模に複雑な貯留層ダイナミクスをモデル化するには不十分である。 本稿では3次元地下流体の貯留層シミュレーションを学習するためのデータ駆動サロゲートモデルであるHybrid Graph Network Simulator (HGNS)を紹介する。 局所的および大域的に複雑な貯留層力学をモデル化するために、HGNSは流体の進化をモデル化する地下グラフニューラルネットワーク(SGNN)と圧力の進化をモデル化する3D-U-Netで構成される。 HGNSは、従来のサロゲートモデルよりも2桁高く、時間ステップ当たり数百万セルのグリッドにスケールすることができ、何十年もの間、流体の流れを正確に予測することができる。 産業標準地下フローデータセット(SPE-10)と1100万セルを用いて,HGNSが標準地下シミュレータの18倍の推論時間を短縮し,長期予測誤差を最大21%削減することで,他の学習モデルよりも優れていることを示した。

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