論文の概要: Multi-fidelity Fourier Neural Operator for Fast Modeling of Large-Scale Geological Carbon Storage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09113v3
• Date: Tue, 9 Jan 2024 19:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 17:18:09.672489
• Title: Multi-fidelity Fourier Neural Operator for Fast Modeling of Large-Scale Geological Carbon Storage
• Title（参考訳）: 大規模地質炭素貯蔵の高速モデリングのための多次元フーリエニューラルオペレータ
• Authors: Hewei Tang, Qingkai Kong and Joseph P. Morris
• Abstract要約: 本稿では,大規模炭素貯蔵問題の解決にFNO(Multi-fidelity Fourier Neural operator)を提案する。 我々はまず,GCS貯水池モデル上で110kの格子セルに離散化されたモデルの有効性を検証した。 マルチ忠実度モデルは、同じ量の高忠実度データを81%のコストでトレーニングした高忠実度モデルに匹敵する精度で予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based surrogate models have been widely applied in geological carbon storage (GCS) problems to accelerate the prediction of reservoir pressure and CO2 plume migration. Large amounts of data from physics-based numerical simulators are required to train a model to accurately predict the complex physical behaviors associated with this process. In practice, the available training data are always limited in large-scale 3D problems due to the high computational cost. Therefore, we propose to use a multi-fidelity Fourier neural operator (FNO) to solve large-scale GCS problems with more affordable multi-fidelity training datasets. FNO has a desirable grid-invariant property, which simplifies the transfer learning procedure between datasets with different discretization. We first test the model efficacy on a GCS reservoir model being discretized into 110k grid cells. The multi-fidelity model can predict with accuracy comparable to a high-fidelity model trained with the same amount of high-fidelity data with 81% less data generation costs. We further test the generalizability of the multi-fidelity model on a same reservoir model with a finer discretization of 1 million grid cells. This case was made more challenging by employing high-fidelity and low-fidelity datasets generated by different geostatistical models and reservoir simulators. We observe that the multi-fidelity FNO model can predict pressure fields with reasonable accuracy even when the high-fidelity data are extremely limited. The findings of this study can help for better understanding of the transferability of multi-fidelity deep learning surrogate models.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくサロゲートモデルが地熱炭素貯蔵(GCS)問題に広く応用され、貯水池圧力の予測とCO2配管の移動が加速された。 このプロセスに関連する複雑な物理的挙動を正確に予測するために、物理ベースの数値シミュレーターからの大量のデータが必要である。 実際、利用可能なトレーニングデータは、高い計算コストのために、常に大規模な3D問題に制限される。 そこで我々は,より安価な多要素学習データセットを用いて大規模GCS問題を解決するために,FNO(Multi-fidelity Fourier Neural operator)を提案する。 FNOは望ましいグリッド不変性を持ち、異なる離散化を持つデータセット間の転送学習手順を単純化する。 まず,gcs貯留層モデルを110kグリッドセルに離散化したモデルの有効性を検証した。 マルチ忠実度モデルは、同じ量の高忠実度データを81%のコストでトレーニングした高忠実度モデルに匹敵する精度で予測できる。 さらに,100万個の格子セルの微細な離散化を伴う同一貯水池モデル上での多重忠実度モデルの一般化性を検証した。 このケースは、異なる地球統計モデルと貯水池シミュレータによって生成された高忠実度と低忠実度データセットを使用することでより困難になった。 高忠実度データが極端に制限された場合でも、多忠実度FNOモデルが妥当な精度で圧力場を予測できることを観察する。 本研究の知見は,多元的ディープラーニングモデルにおけるトランスファー可能性の理解を深める上で有用である。

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