論文の概要: Learning CO$_2$ plume migration in faulted reservoirs with Graph Neural
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09648v1
- Date: Fri, 16 Jun 2023 06:47:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 14:49:06.925173
- Title: Learning CO$_2$ plume migration in faulted reservoirs with Graph Neural
Networks
- Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた断層貯留層におけるCO$_2$プルームマイグレーションの学習
- Authors: Xin Ju, Fran\c{c}ois P. Hamon, Gege Wen, Rayan Kanfar, Mauricio
Araya-Polo, Hamdi A. Tchelepi
- Abstract要約: 我々は,CO$$ plumeマイグレーションに対する断層の影響を捉えるグラフベースのニューラルモデルを開発した。
本研究では, 断層を有する合成貯留層において, ガス飽和度と細孔圧力の経時的変化を正確に予測できることを実証した。
この研究は、複雑な断層と破壊を伴う地下流れを正確にかつ迅速にモデル化するためのGNNベースの手法の可能性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3914676152740142
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep-learning-based surrogate models provide an efficient complement to
numerical simulations for subsurface flow problems such as CO$_2$ geological
storage. Accurately capturing the impact of faults on CO$_2$ plume migration
remains a challenge for many existing deep learning surrogate models based on
Convolutional Neural Networks (CNNs) or Neural Operators. We address this
challenge with a graph-based neural model leveraging recent developments in the
field of Graph Neural Networks (GNNs). Our model combines graph-based
convolution Long-Short-Term-Memory (GConvLSTM) with a one-step GNN model,
MeshGraphNet (MGN), to operate on complex unstructured meshes and limit
temporal error accumulation. We demonstrate that our approach can accurately
predict the temporal evolution of gas saturation and pore pressure in a
synthetic reservoir with impermeable faults. Our results exhibit a better
accuracy and a reduced temporal error accumulation compared to the standard MGN
model. We also show the excellent generalizability of our algorithm to mesh
configurations, boundary conditions, and heterogeneous permeability fields not
included in the training set. This work highlights the potential of GNN-based
methods to accurately and rapidly model subsurface flow with complex faults and
fractures.
- Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくサーロゲートモデルは、co$_2$地中貯留などの地下流れ問題の数値シミュレーションを効率的に補完する。
CO$_2$ plumeマイグレーションに対する障害の影響を正確に把握することは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やニューラル演算子に基づく多くの既存のディープラーニングサロゲートモデルにとって、依然として課題である。
グラフニューラルネットワーク(GNN)の分野における最近の発展を活用するグラフベースのニューラルモデルにより、この問題に対処する。
我々のモデルは、グラフベースの畳み込み長短メモリ(GConvLSTM)と1ステップのGNNモデルであるMeshGraphNet(MGN)を組み合わせることで、複雑な非構造化メッシュ上で動作し、時間的エラーの蓄積を制限する。
我々は,不透水性断層を有する合成貯水池において,ガス飽和度と細孔圧力の経時的変化を正確に予測できることを実証した。
その結果,標準mgnモデルと比較して精度が向上し,時間誤差の蓄積が減少した。
また,トレーニングセットに含まれないメッシュ構成,境界条件,不均一透水性場に対するアルゴリズムの優れた一般化性を示す。
本研究は,複雑な断層や破壊を伴う地下流れを高精度かつ迅速にモデル化するgnn法の可能性に注目したものである。
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