論文の概要: Potential of Deep Operator Networks in Digital Twin-enabling Technology for Nuclear System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07523v1
• Date: Tue, 15 Aug 2023 01:25:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 14:20:16.198342
• Title: Potential of Deep Operator Networks in Digital Twin-enabling Technology for Nuclear System
• Title（参考訳）: 原子力システム用ディジタル二重誘導技術におけるディープオペレータネットワークの可能性
• Authors: Kazuma Kobayashi, Syed Bahauddin Alam
• Abstract要約: 本研究では,Deep Operator Network (DeepONet) を,原子力工学におけるディジタルツイン (DT) システムのコンテキストにおけるロバスト・サロゲート・モデリング手法として紹介する。 DeepONetは、従来のMLメソッドよりも優れた予測精度を示している。 本研究は,重要な工学領域における代理モデリング技術の力を利用するための重要なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6043356028687779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This research introduces the Deep Operator Network (DeepONet) as a robust surrogate modeling method within the context of digital twin (DT) systems for nuclear engineering. With the increasing importance of nuclear energy as a carbon-neutral solution, adopting DT technology has become crucial to enhancing operational efficiencies, safety, and predictive capabilities in nuclear engineering applications. DeepONet exhibits remarkable prediction accuracy, outperforming traditional ML methods. Through extensive benchmarking and evaluation, this study showcases the scalability and computational efficiency of DeepONet in solving a challenging particle transport problem. By taking functions as input data and constructing the operator $G$ from training data, DeepONet can handle diverse and complex scenarios effectively. However, the application of DeepONet also reveals challenges related to optimal sensor placement and model evaluation, critical aspects of real-world implementation. Addressing these challenges will further enhance the method's practicality and reliability. Overall, DeepONet presents a promising and transformative tool for nuclear engineering research and applications. Its accurate prediction and computational efficiency capabilities can revolutionize DT systems, advancing nuclear engineering research. This study marks an important step towards harnessing the power of surrogate modeling techniques in critical engineering domains.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Deep Operator Network (DeepONet) を,原子力工学におけるディジタルツイン (DT) システムのコンテキストにおける堅牢な代理モデリング手法として紹介する。 炭素中性溶液としての核エネルギーの重要性が高まるにつれ、DT技術の採用は原子力工学応用における運用効率、安全性、予測能力の向上に欠かせないものとなっている。 DeepONetは、従来のMLメソッドよりも優れた予測精度を示している。 本研究では,DeepONetの大規模ベンチマークと評価を通じて,難解な粒子輸送問題の解法におけるスケーラビリティと計算効率を示す。 関数を入力データとして取り、トレーニングデータから演算子$G$を構築することで、DeepONetは多様な複雑なシナリオを効果的に処理できる。 しかし,DeepONetの応用は,センサ配置やモデル評価,実世界の実装における重要な側面に関わる課題も明らかにしている。 これらの課題に対処することで、メソッドの実用性と信頼性がさらに向上する。 deeponetは全体として、核工学の研究と応用に有望でトランスフォーメーションなツールを提供する。 その正確な予測と計算効率の能力はDTシステムに革命をもたらし、原子力工学の研究を前進させる。 本研究は、重要な工学領域におけるサロゲートモデリング技術のパワーを活用するための重要なステップである。

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