論文の概要: Deep learning based surrogate modeling for thermal plume prediction of
groundwater heat pumps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08199v1
- Date: Thu, 16 Feb 2023 10:29:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-17 14:17:07.316401
- Title: Deep learning based surrogate modeling for thermal plume prediction of
groundwater heat pumps
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく地下水ヒートポンプの熱配管予測のための代理モデル
- Authors: Kyle Davis, Raphael Leiteritz, Dirk Pfl\"uger, Miriam Schulte
- Abstract要約: ヒートポンプの噴射井から発生する熱気柱は下流に伝播し、周囲の利用者に影響を及ぼし、ヒートポンプ効率を低下させる。
干渉の確率を減らすため、規制当局は単純な分析モデルや高忠実度地下水シミュレーションに頼っていることが多い。
本研究では, 熱ポンプで発生する熱気柱の迅速かつ高精度な予測ツールを提供するため, 代理モデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The ability for groundwater heat pumps to meet space heating and cooling
demands without relying on fossil fuels, has prompted their mass roll out in
dense urban environments. In regions with high subsurface groundwater flow
rates, the thermal plume generated from a heat pump's injection well can
propagate downstream, affecting surrounding users and reducing their heat pump
efficiency. To reduce the probability of interference, regulators often rely on
simple analytical models or high fidelity groundwater simulations to determine
the impact that a heat pump has on the subsurface aquifer and surrounding heat
pumps. These are either too inaccurate or too computationally expensive for
everyday use. In this work, a surrogate model was developed to provide a quick,
high accuracy prediction tool of the thermal plume generated by a heat pump
within heterogeneous subsurface aquifers. Three variations of a convolutional
neural network were developed that accepts the known groundwater Darcy
velocities as discrete two-dimensional inputs and predicts the temperature
within the subsurface aquifer around the heat pump. A data set consisting of
800 numerical simulation samples, generated from random permeability fields and
pressure boundary conditions, was used to provide pseudo-randomized Darcy
velocity fields as input fields and the temperature field solution for training
the network. The subsurface temperature field output from the network provides
a more realistic temperature field that follows the Darcy velocity streamlines,
while being orders of magnitude faster than conventional high fidelity solvers
- Abstract（参考訳）: 地下水ヒートポンプが化石燃料に頼らずに宇宙の暖房や冷却の需要を満たせる能力は、密集した都市環境での大量展開を促している。
地下水流量が高い地域では、ヒートポンプの噴射井から発生する熱気柱が下流に伝播し、周囲の利用者に影響を与え、ヒートポンプ効率を低下させる。
干渉の確率を減らすために、規制当局はしばしば単純な分析モデルや高忠実度地下水シミュレーションに依存し、ヒートポンプが地下帯水層や周囲のヒートポンプに与える影響を判断する。
これらは、日常的に使うには不正確すぎるか、計算コストが高すぎるかのいずれかです。
本研究では, ヘテロジニアス帯水層内のヒートポンプによって発生する熱噴流の迅速かつ高精度な予測ツールを提供するため, 代理モデルを開発した。
3種類の畳み込みニューラルネットワークが開発され、既知の地下水のダーシー速度を離散的な二次元入力として受け入れ、ヒートポンプ周辺の地下帯水層内の温度を予測する。
ランダムな透過性場と圧力境界条件から生成した800個の数値シミュレーションサンプルからなるデータセットを用いて,入力場として擬似ランダム化ダーシー速度場とネットワークを訓練するための温度場解を与えた。
ネットワークから出力される地下温度場はダーシー流速の流れに従うより現実的な温度場を提供するが、従来の高忠実度解法よりも桁違いに速い。
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