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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04449v2
• Date: Mon, 15 Apr 2024 12:24:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 02:19:33.701985
• 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: データ駆動サロゲートモデリングは、高忠実度数値シミュレータの安価な代替手段を提供する。 CNNは偏微分方程式の解を近似するのに強力であるが、CNNが不規則かつ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。 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,多相流と多孔質媒体の輸送過程の時空間解を近似する。
• 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 energy and environmental applications in Earth's subsurface. 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, simulation models for Earth's subsurface often involve unstructured meshes with complex mesh geometries, which limits the application of CNNs. To address this challenge, we construct surrogate models based on Graph Convolutional Networks (GCNs) to approximate the spatial-temporal solutions of multi-phase flow and transport processes in porous media. We propose a new GCN architecture suited to the hyperbolic character of the coupled PDE system, to better capture transport dynamics. Results of 2D heterogeneous test cases show that our surrogates predict the evolutions of 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、地球の地下における多くのエネルギーおよび環境応用に不可欠である。 データ駆動サロゲートモデリングは、高忠実度数値シミュレータに代わる計算コストの安い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、地球の地下のシミュレーションモデルは、しばしばCNNの適用を制限する複雑なメッシュ幾何学を持つ非構造メッシュを含む。 この課題に対処するため、多相流と多孔質媒体の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した。 本稿では,輸送力学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見られ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よく一般化される。

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