論文の概要: Learning to reconstruct the bubble distribution with conductivity maps using Invertible Neural Networks and Error Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02496v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 08:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 16:40:53.895043
• Title: Learning to reconstruct the bubble distribution with conductivity maps using Invertible Neural Networks and Error Diffusion
• Title（参考訳）: Invertible Neural Networks and Error Diffusion を用いた導電性マップによる気泡分布の再構築
• Authors: Nishant Kumar, Lukas Krause, Thomas Wondrak, Sven Eckert, Kerstin Eckert, Stefan Gumhold
• Abstract要約: 電解時に発生するガスバブルは反応を妨げ、セル効率を低下させ、エネルギー消費を増加させる。 Invertible Neural Networks (INNs) を用いて導電性フィールドを再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.146847657066164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Electrolysis is crucial for eco-friendly hydrogen production, but gas bubbles generated during the process hinder reactions, reduce cell efficiency, and increase energy consumption. Additionally, these gas bubbles cause changes in the conductivity inside the cell, resulting in corresponding variations in the induced magnetic field around the cell. Therefore, measuring these gas bubble-induced magnetic field fluctuations using external magnetic sensors and solving the inverse problem of Biot-Savart Law allows for estimating the conductivity in the cell and, thus, bubble size and location. However, determining high-resolution conductivity maps from only a few induced magnetic field measurements is an ill-posed inverse problem. To overcome this, we exploit Invertible Neural Networks (INNs) to reconstruct the conductivity field. Our qualitative results and quantitative evaluation using random error diffusion show that INN achieves far superior performance compared to Tikhonov regularization.
• Abstract（参考訳）: 電解はエコフレンドリーな水素生産には不可欠であるが、反応の妨げとなり、セル効率が低下し、エネルギー消費が増加する。 さらに、これらのガス気泡は細胞内部の伝導度の変化を引き起こし、細胞周囲の誘導磁場に対応する変化をもたらす。 したがって, 外部磁場センサを用いてこれらのガス気泡誘起磁場変動を測定し, バイオサバルト法則の逆問題を解くことにより, セル内の伝導度を推定し, 気泡の大きさと位置を推定することができる。 しかし、少数の磁場測定から高分解能導電率マップを決定することは、逆問題である。 これを解決するために,Invertible Neural Networks (INNs) を用いて導電性フィールドを再構築する。 その結果,tikhonov正則化に比べ,innははるかに優れた性能が得られることがわかった。

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