論文の概要: Efficient machine-learning surrogates for large-scale geological carbon and energy storage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07461v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 13:05:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 22:54:05.494002
• Title: Efficient machine-learning surrogates for large-scale geological carbon and energy storage
• Title（参考訳）: 大規模地質炭素・エネルギー貯蔵のための効率的な機械学習サーロゲート
• Authors: Teeratorn Kadeethum, Stephen J. Verzi, Hongkyu Yoon
• Abstract要約: 大規模貯水池モデルを効率的に管理するための機械学習(ML)モデルを提案する。 我々は、ドメイン分解とトポロジ埋め込みを用いて、ディープ・ニューラル・オペレーターモデルのトレーニングコストを削減する方法を開発した。 このアプローチは、訓練されていないデータであっても、モデルの領域内で正確な予測を可能にし、大規模な地質ストレージアプリケーションに対するML効率を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Geological carbon and energy storage are pivotal for achieving net-zero carbon emissions and addressing climate change. However, they face uncertainties due to geological factors and operational limitations, resulting in possibilities of induced seismic events or groundwater contamination. To overcome these challenges, we propose a specialized machine-learning (ML) model to manage extensive reservoir models efficiently. While ML approaches hold promise for geological carbon storage, the substantial computational resources required for large-scale analysis are the obstacle. We've developed a method to reduce the training cost for deep neural operator models, using domain decomposition and a topology embedder to link spatio-temporal points. This approach allows accurate predictions within the model's domain, even for untrained data, enhancing ML efficiency for large-scale geological storage applications.
• Abstract（参考訳）: 地質学的炭素とエネルギー貯蔵は、炭素排出量をゼロにし、気候変動に対処する上で重要である。 しかし、地質学的要因や運用上の制約により不確実性に直面し、地震発生や地下水汚染の可能性がある。 これらの課題を克服するために,大規模貯水池モデルを効率的に管理するための機械学習(ML)モデルを提案する。 MLアプローチは地質的な炭素貯蔵を約束するが、大規模解析に必要な計算資源は大きな障害である。 我々は、ドメイン分解とトポロジ埋め込みを用いて、時空間点をリンクするディープニューラルネットワークモデルのトレーニングコストを削減する方法を開発した。 このアプローチは、訓練されていないデータであっても、モデルの領域内で正確な予測を可能にし、大規模な地質ストレージアプリケーションに対するML効率を向上させる。

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