論文の概要: Efficient hybrid modeling and sorption model discovery for non-linear advection-diffusion-sorption systems: A systematic scientific machine learning approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13555v1
• Date: Wed, 22 Mar 2023 23:05:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 17:17:55.819120
• Title: Efficient hybrid modeling and sorption model discovery for non-linear advection-diffusion-sorption systems: A systematic scientific machine learning approach
• Title（参考訳）: 非線型対流拡散吸着系の効率的なハイブリッドモデリングと吸着モデル発見--系統的科学的機械学習アプローチ
• Authors: Vinicius V. Santana, Erbet Costa, Carine M. Rebello, Ana Mafalda Ribeiro, Christopher Rackauckas, Idelfonso B. R. Nogueira
• Abstract要約: 本研究では,非融合対流拡散系における効率的なハイブリッドモデルの作成と吸着取り込みモデル発見のための体系的機械学習手法を提案する。 これは、勾配解析、随伴感度解析、JITコンパイルベクタージャコビアン積を空間的離散化と適応的離散化と組み合わせて、これらの複雑なシステムを効果的に訓練する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a systematic machine learning approach for creating efficient hybrid models and discovering sorption uptake models in non-linear advection-diffusion-sorption systems. It demonstrates an effective method to train these complex systems using gradientbased optimizers, adjoint sensitivity analysis, and JIT-compiled vector Jacobian products, combined with spatial discretization and adaptive integrators. Sparse and symbolic regression were employed to identify missing functions in the artificial neural network. The robustness of the proposed method was tested on an in-silico data set of noisy breakthrough curve observations of fixed-bed adsorption, resulting in a well-fitted hybrid model. The study successfully reconstructed sorption uptake kinetics using sparse and symbolic regression, and accurately predicted breakthrough curves using identified polynomials, highlighting the potential of the proposed framework for discovering sorption kinetic law structures.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非線型対流拡散吸着系における効率的なハイブリッドモデルの作成と吸着取り込みモデル発見のための機械学習手法を提案する。 これは、勾配に基づく最適化、随伴感度解析、JITコンパイルベクタージャコビアン積を空間離散化と適応積分器と組み合わせて、これらの複雑なシステムを効果的に訓練する方法を示す。 ニューラルネットワークの欠落する機能を特定するためにスパースとシンボリックレグレッションが用いられた。 提案手法のロバスト性は, 固定層吸着のノイズ破砕曲線観測のシリカ内データセット上で試験され, 良好なハイブリッドモデルが得られた。 本研究は, 偏差とシンボリック回帰を用いて吸収吸収速度論を再構成し, 同定多項式を用いたブレークスルー曲線を精度良く予測し, 吸着運動法則構造の発見のためのフレームワークの可能性を強調した。

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