論文の概要: Graph Convolutional Networks for Simulating Multi-phase Flow and Transport in Porous Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04449v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 09:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 13:30:42.791548
• Title: Graph Convolutional Networks for Simulating Multi-phase Flow and Transport in Porous Media
• Title（参考訳）: 多孔質媒体の多相流・輸送シミュレーションのためのグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Jiamin Jiang, Bo Guo
• Abstract要約: グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく代理モデルを構築し,多相流と輸送過程の時空間解を近似する。 2次元不均質試験の結果,サロゲートは圧力と飽和状態の進化を高い精度で予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Numerical simulation of multi-phase fluid dynamics in porous media is critical for many subsurface applications. Data-driven surrogate modeling provides computationally inexpensive alternatives to high-fidelity numerical simulators. While the commonly used convolutional neural networks (CNNs) are powerful in approximating partial differential equation solutions, it remains challenging for CNNs to handle irregular and unstructured simulation meshes. However, subsurface simulation models often involve unstructured meshes with complex mesh geometries, which limits the application of CNNs. To address this challenge, here we construct surrogate models based on Graph Convolutional Networks (GCNs) to approximate the spatial-temporal solutions of multi-phase flow and transport processes. We propose a new GCN architecture suited to the hyperbolic character of the coupled PDE system, to better capture the saturation dynamics. Results of 2D heterogeneous test cases show that our surrogates predict the evolutions of the pressure and saturation states with high accuracy, and the predicted rollouts remain stable for multiple timesteps. Moreover, the GCN-based models generalize well to irregular domain geometries and unstructured meshes that are unseen in the training dataset.
• Abstract（参考訳）: 多孔質媒質中の多相流体力学の数値シミュレーションは多くの地下応用において重要である。 データ駆動サーロゲートモデリングは、高忠実度数値シミュレータの計算的に安価な代替手段を提供する。 一般に使われている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は偏微分方程式の解を近似するのに強力であるが、CNNが不規則で非構造的なシミュレーションメッシュを扱うことは依然として困難である。 しかしながら、地下シミュレーションモデルには複雑なメッシュジオメトリを持つ非構造メッシュがしばしば含まれ、cnnの適用が制限される。 本稿では,多相流と輸送過程の時空間解を近似するために,グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく代理モデルを構築する。 本稿では, 飽和度をよりよく捉えるために, 結合されたPDEシステムの双曲特性に適合する新しいGCNアーキテクチャを提案する。 2次元不均質試験の結果, シュロゲートは圧力および飽和状態の進化を高精度に予測し, ロールアウトは複数回にわたって安定していることがわかった。 さらに、gcnベースのモデルは、トレーニングデータセットにない不規則なドメインジオメトリや非構造化メッシュにうまく一般化する。

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