論文の概要: A Novel Data-driven Numerical Method for Hydrological Modeling of Water Infiltration in Porous Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02806v2
• Date: Sat, 17 Aug 2024 16:07:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-21 04:16:54.725823
• Title: A Novel Data-driven Numerical Method for Hydrological Modeling of Water Infiltration in Porous Media
• Title（参考訳）: 多孔質媒質中の水浸透の流体モデルのためのデータ駆動型新しい数値計算法
• Authors: Zeyuan Song, Zheyu Jiang,
• Abstract要約: 根圏土壌の水分モニタリングはセンサによるスマート灌水と農業干ばつ防止に不可欠である。 本稿ではDRW(Data-driven Global Random Walk)アルゴリズムという新しいデータ駆動アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4028503203417233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Root-zone soil moisture monitoring is essential for sensor-based smart irrigation and agricultural drought prevention. Modeling the spatiotemporal water flow dynamics in porous media such as soil is typically achieved by solving an agro-hydrological model, the most important of which being the Richards equation. In this paper, we present a novel data-driven solution algorithm named the DRW (Data-driven global Random Walk) algorithm, which holistically integrates adaptive linearization scheme, neural networks, and global random walk in a finite volume discretization framework. We discuss the need and benefits of introducing these components to achieve synergistic improvements in solution accuracy and numerical stability. We show that the DRW algorithm can accurately solve $n$-dimensional Richards equation with guaranteed convergence under reasonable assumptions. Through examples, we also demonstrate that the DRW algorithm can better preserve the underlying physics and mass conservation of the Richards equation compared to state-of-the-art solution algorithms and commercial solver.
• Abstract（参考訳）: 根圏土壌の水分モニタリングはセンサによるスマート灌水と農業干ばつ防止に不可欠である。 土壌のような多孔質媒質における時空間水流のダイナミクスのモデル化は、典型的には、リチャーズ方程式であるアグロ-水理モデル(英語版)を解くことによって達成される。 本稿では,適応線形化スキーム,ニューラルネットワーク,大域ランダムウォークを有限体積離散化フレームワークで一意に統合したDRW(Data-driven Global Random Walk)アルゴリズムを提案する。 本稿では,解の精度と数値安定性の相乗的改善を実現するために,これらのコンポーネントを導入する必要性とメリットについて論じる。 DRWアルゴリズムは、合理的な仮定の下で収束を保証することで、$n$次元リチャーズ方程式を正確に解くことができることを示す。 実例を通して、DRWアルゴリズムは、最先端の解法アルゴリズムや商用解法と比較して、リチャーズ方程式の基礎となる物理と質量保存をよりよく保存できることを示した。

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