論文の概要: Fourier-MIONet: Fourier-enhanced multiple-input neural operators for multiphase modeling of geological carbon sequestration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04778v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 04:10:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 20:09:44.781260
- Title: Fourier-MIONet: Fourier-enhanced multiple-input neural operators for multiphase modeling of geological carbon sequestration
- Title（参考訳）: Fourier-MIONet: 地質炭素沈降の多相モデリングのためのフーリエ強化多重入力ニューラル演算子
- Authors: Zhongyi Jiang, Min Zhu, Lu Lu,
- Abstract要約: 多孔質媒質中の多相流は、GCSに付随する表面におけるCO$$マイグレーションと圧力場を理解するために不可欠である。
本稿では,多孔質媒体における多相流問題の解演算子を学習するために,フーリエ強化多入力ニューラル演算子(フーリエ・ミオネット)を開発した。
改良されたFNO (U-FNO) と比較して、提案されたフーリエ・ミオネトは未知のパラメータが90%少なく、非常に少ない時間で訓練できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3058870667947646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Geologic carbon sequestration (GCS) is a safety-critical technology that aims to reduce the amount of carbon dioxide in the atmosphere, which also places high demands on reliability. Multiphase flow in porous media is essential to understand CO$_2$ migration and pressure fields in the subsurface associated with GCS. However, numerical simulation for such problems in 4D is computationally challenging and expensive, due to the multiphysics and multiscale nature of the highly nonlinear governing partial differential equations (PDEs). It prevents us from considering multiple subsurface scenarios and conducting real-time optimization. Here, we develop a Fourier-enhanced multiple-input neural operator (Fourier-MIONet) to learn the solution operator of the problem of multiphase flow in porous media. Fourier-MIONet utilizes the recently developed framework of the multiple-input deep neural operators (MIONet) and incorporates the Fourier neural operator (FNO) in the network architecture. Once Fourier-MIONet is trained, it can predict the evolution of saturation and pressure of the multiphase flow under various reservoir conditions, such as permeability and porosity heterogeneity, anisotropy, injection configurations, and multiphase flow properties. Compared to the enhanced FNO (U-FNO), the proposed Fourier-MIONet has 90% fewer unknown parameters, and it can be trained in significantly less time (about 3.5 times faster) with much lower CPU memory ($<$ 15%) and GPU memory ($<$ 35%) requirements, to achieve similar prediction accuracy. In addition to the lower computational cost, Fourier-MIONet can be trained with only 6 snapshots of time to predict the PDE solutions for 30 years. The excellent generalizability of Fourier-MIONet is enabled by its adherence to the physical principle that the solution to a PDE is continuous over time.
- Abstract（参考訳）: 地質炭素隔離(英: Geological carbon sequestration、GCS)は、大気中の二酸化炭素の量を減らすことを目的とした安全上重要な技術である。
多孔質媒質中の多相流は、GCSに付随する表面におけるCO$2$マイグレーションと圧力場を理解するために不可欠である。
しかし、高非線形支配偏微分方程式(PDE)の多物理性や多スケール性のため、4Dにおけるそのような問題の数値シミュレーションは計算的に困難で費用がかかる。
これにより、複数の地下シナリオを考慮し、リアルタイムの最適化を行うことができない。
本稿では,多孔質媒体における多相流問題の解演算子を学習するために,フーリエ強化多入力ニューラル演算子(フーリエ・ミオネット)を開発した。
Fourier-MIONetは、最近開発されたマルチインプットディープニューラル演算子(MIONet)のフレームワークを使用し、ネットワークアーキテクチャにフーリエニューラル演算子(FNO)を組み込んでいる。
フーリエ・ミオネットを訓練すると、透水性や多孔質不均一性、異方性、射出構成、多相流特性などの様々な条件下での多相流の飽和と圧力の進化を予測することができる。
拡張されたFNO (U-FNO) と比較すると、提案されたフーリエ・マイノネットは未知のパラメータが90%少なく、CPUメモリがかなり少ない(約3.5倍高速)時間でトレーニングできる。
計算コストの削減に加えて、Fourier-MIONetは30年間、PDEソリューションを予測するためにたった6つのスナップショットでトレーニングすることができる。
フーリエ・マイオネットの優れた一般化性は、PDEの解が時間とともに連続であるという物理原理に固執することによって実現される。
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