論文の概要: Ensemble flow reconstruction in the atmospheric boundary layer from
spatially limited measurements through latent diffusion models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00836v2
- Date: Mon, 11 Dec 2023 20:54:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 20:40:48.134110
- Title: Ensemble flow reconstruction in the atmospheric boundary layer from
spatially limited measurements through latent diffusion models
- Title（参考訳）: 潜在拡散モデルによる空間的限定測定による大気境界層のアンサンブル流れの再構成
- Authors: Alex Rybchuk, Malik Hassanaly, Nicholas Hamilton, Paula Doubrawa,
Mitchell J. Fulton, Luis A. Mart\'inez-Tossas
- Abstract要約: 機械学習技術は、従来、標準的な流体力学問題において、観測されていない流れ領域を再構築してきた。
これらの技術は3次元大気境界層ではまだ実証されていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32955181898067526
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Due to costs and practical constraints, field campaigns in the atmospheric
boundary layer typically only measure a fraction of the atmospheric volume of
interest. Machine learning techniques have previously successfully
reconstructed unobserved regions of flow in canonical fluid mechanics problems
and two-dimensional geophysical flows, but these techniques have not yet been
demonstrated in the three-dimensional atmospheric boundary layer. Here, we
conduct a numerical analogue of a field campaign with spatially limited
measurements using large-eddy simulation. We pose flow reconstruction as an
inpainting problem, and reconstruct realistic samples of turbulent,
three-dimensional flow with the use of a latent diffusion model. The diffusion
model generates physically plausible turbulent structures on larger spatial
scales, even when input observations cover less than 1% of the volume. Through
a combination of qualitative visualization and quantitative assessment, we
demonstrate that the diffusion model generates meaningfully diverse samples
when conditioned on just one observation. These samples successfully serve as
initial conditions for a large-eddy simulation code. We find that diffusion
models show promise and potential for other applications for other turbulent
flow reconstruction problems.
- Abstract（参考訳）: コストと実用上の制約のため、大気境界層でのフィールドキャンペーンは、通常、関心の大気体積のほんの一部しか測定しない。
機械学習技術は, 従来, 標準流体力学問題や二次元物理流の未観測領域の再構築に成功していたが, 大気境界層ではまだ実証されていない。
そこで我々は,大規模渦流シミュレーションを用いて,空間的に限られた測定値を持つフィールドキャンペーンの数値的な類似を行う。
本研究では, 流れの再現を塗装問題とし, 潜伏拡散モデルを用いて乱流3次元流れの現実的なサンプルを再構成する。
拡散モデルは、入力観測が体積の1%未満を占める場合でも、より大きな空間スケールで物理的に妥当な乱流構造を生成する。
定性的可視化と定量的評価を組み合わせることで, 拡散モデルが有意義に多様な試料を生成できることを示す。
これらのサンプルは大規模なシミュレーションコードの初期条件としてうまく機能する。
拡散モデルは,他の乱流再生問題に対する他の応用への期待と可能性を示す。
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