論文の概要: A Novel A.I Enhanced Reservoir Characterization with a Combined Mixture of Experts -- NVIDIA Modulus based Physics Informed Neural Operator Forward Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14447v1
• Date: Sat, 20 Apr 2024 10:28:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 18:17:13.707290
• Title: A Novel A.I Enhanced Reservoir Characterization with a Combined Mixture of Experts -- NVIDIA Modulus based Physics Informed Neural Operator Forward Model
• Title（参考訳）: NVIDIA弾性率に基づく物理インフォームドニューラル演算子フォワードモデルによる新しいA.I型貯留層評価
• Authors: Clement Etienam, Yang Juntao, Issam Said, Oleg Ovcharenko, Kaustubh Tangsali, Pavel Dimitrov, Ken Hester,
• Abstract要約: 我々は,貯水池履歴マッチングの課題を効果的に解決するために,貯水池のキャラクタリゼーションのための高度なワークフローを開発した。 この方法は、洗練されたクラスタ分類回帰フレームワークにおいて、フォワードモデルとして物理インフォームドニューラル演算子(PINO)を統合する。 我々の統合モデルはPINO-Res-Simと呼ばれ、圧力、飽和度、石油、水、ガスの生産速度を含む重要なパラメータを出力します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6282171844772422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We have developed an advanced workflow for reservoir characterization, effectively addressing the challenges of reservoir history matching through a novel approach. This method integrates a Physics Informed Neural Operator (PINO) as a forward model within a sophisticated Cluster Classify Regress (CCR) framework. The process is enhanced by an adaptive Regularized Ensemble Kalman Inversion (aREKI), optimized for rapid uncertainty quantification in reservoir history matching. This innovative workflow parameterizes unknown permeability and porosity fields, capturing non-Gaussian posterior measures with techniques such as a variational convolution autoencoder and the CCR. Serving as exotic priors and a supervised model, the CCR synergizes with the PINO surrogate to accurately simulate the nonlinear dynamics of Peaceman well equations. The CCR approach allows for flexibility in applying distinct machine learning algorithms across its stages. Updates to the PINO reservoir surrogate are driven by a loss function derived from supervised data, initial conditions, and residuals of governing black oil PDEs. Our integrated model, termed PINO-Res-Sim, outputs crucial parameters including pressures, saturations, and production rates for oil, water, and gas. Validated against traditional simulators through controlled experiments on synthetic reservoirs and the Norne field, the methodology showed remarkable accuracy. Additionally, the PINO-Res-Sim in the aREKI workflow efficiently recovered unknown fields with a computational speedup of 100 to 6000 times faster than conventional methods. The learning phase for PINO-Res-Sim, conducted on an NVIDIA H100, was impressively efficient, compatible with ensemble-based methods for complex computational tasks.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,貯水池評価のための高度なワークフローを開発し,新しいアプローチによる貯水池履歴マッチングの課題を効果的に解決した。 本手法は,高度なクラスタ分類回帰(CCR)フレームワークにおいて,物理インフォームドニューラル演算子(PINO)をフォワードモデルとして統合する。 このプロセスは、貯水池履歴マッチングにおける急激な不確実性定量化のために最適化された適応正規化アンサンブルカルマンインバージョン(aREKI)によって強化される。 このイノベーティブなワークフローは未知の透水性とポロシティの場をパラメータ化し、変分畳み込みオートエンコーダやCCRのような技術で非ガウス測度を捉える。 エキゾチックな先行と教師付きモデルとして機能するCCRは、ピースマンウェル方程式の非線形ダイナミクスを正確にシミュレートするために、PINOサロゲートと相乗化する。 CCRアプローチは、各ステージに異なる機械学習アルゴリズムを適用する際の柔軟性を可能にする。 PINO貯水池サロゲートの更新は、監督データ、初期条件、黒油PDEの残留物から得られた損失関数によって駆動される。 我々の統合モデルはPINO-Res-Simと呼ばれ、圧力、飽和度、石油、水、ガスの生産速度を含む重要なパラメータを出力します。 合成貯水池とノルンフィールドの制御実験により従来のシミュレータに対して検証された手法は、顕著な精度を示した。 さらに、aREKIワークフローのPINO-Res-Simは、従来の手法よりも100～6000倍高速な計算速度で、未知のフィールドを効率よく回収した。 NVIDIA H100上で実行されるPINO-Res-Simの学習フェーズは驚くほど効率的で、複雑な計算タスクのためのアンサンブルベースのメソッドと互換性があった。

関連論文リスト

• Deep-Unrolling Multidimensional Harmonic Retrieval Algorithms on Neuromorphic Hardware [78.17783007774295]
  本稿では,高精度かつエネルギー効率の高い単発多次元高調波検索のための変換に基づくニューロモルフィックアルゴリズムの可能性について検討する。 複雑な値の畳み込み層と活性化をスパイクニューラルネットワーク(SNN)に変換する新しい手法を開発した。 変換されたSNNは、元のCNNに比べて性能が低下し、ほぼ5倍の電力効率を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T09:41:33Z)
• Using Parametric PINNs for Predicting Internal and External Turbulent Flows [6.387263468033964]
  提案するRANS-PINNフレームワークは,シリンダー上の流れの予測にのみ焦点をあてたものである。 本研究では,内流と外流の双方に対して,関連する乱流変数を予測する際の精度について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:08:20Z)
• Reservoir History Matching of the Norne field with generative exotic priors and a coupled Mixture of Experts -- Physics Informed Neural Operator Forward Model [0.3749861135832073]
  逆モデリングは適応正規化アンサンブルカルマンインバージョン(aREKI)法によって実現される。 非ガウス測度に対する未知の透水性および多孔性場をパラメトリズする。 CCRは、非線型ピースマン井戸方程式を再現するために、PINOサロゲートで教師付きモデルとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T23:16:00Z)
• Online Variational Sequential Monte Carlo [49.97673761305336]
  我々は,計算効率が高く正確なモデルパラメータ推定とベイジアン潜在状態推定を提供する変分連続モンテカルロ法(VSMC)を構築した。 オンラインVSMCは、パラメータ推定と粒子提案適応の両方を効率よく、完全にオンザフライで実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T21:45:38Z)
• An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
  本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。 新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。 導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:25:16Z)
• RANS-PINN based Simulation Surrogates for Predicting Turbulent Flows [3.1861308132183384]
  我々は,高レイノルズ数乱流状態における流れ場を予測するために,改良されたPINNフレームワークであるRANS-PINNを導入する。 乱流によってもたらされるさらなる複雑さを考慮するため、RANS-PINNはレイノルズ平均ナヴィエ・ストークス(RANS)の定式化に基づく2方程式渦粘性モデルを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T16:55:49Z)
• Optimization of a Hydrodynamic Computational Reservoir through Evolution [58.720142291102135]
  我々は,スタートアップが開発中の流体力学系のモデルと,計算貯水池としてインターフェースする。 我々は、進化探索アルゴリズムを用いて、読み出し時間と入力を波の振幅や周波数にどのようにマッピングするかを最適化した。 この貯水池システムに進化的手法を適用することで、手作業パラメータを用いた実装と比較して、XNORタスクの分離性が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T19:15:02Z)
• TunaOil: A Tuning Algorithm Strategy for Reservoir Simulation Workloads [0.9940728137241215]
  TunaOilは貯水池流れシミュレーションの最適数値パラメータの探索を強化する新しい手法である。 我々は,異なるオーラクル内のモデルのアンサンブルを利用して,各シミュレーションから情報を抽出し,その後の実行時の数値パラメータを最適化する。 実験の結果, 予測によって全体の負荷を平均31%改善できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T12:11:13Z)
• Deep Equilibrium Optical Flow Estimation [80.80992684796566]
  最近のSOTA(State-of-the-art)光フローモデルでは、従来のアルゴリズムをエミュレートするために有限ステップの更新操作を使用する。 これらのRNNは大きな計算とメモリオーバーヘッドを課し、そのような安定した推定をモデル化するために直接訓練されていない。 暗黙的層の無限レベル固定点として直接流れを解く手法として,Deep equilibrium Flow estimatorを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T17:53:44Z)
• Convolutional-Recurrent Neural Network Proxy for Robust Optimization and Closed-Loop Reservoir Management [0.0]
  畳み込みリカレントニューラルネットワーク(CNN-RNN)プロキシモデルを開発した。 この能力は、頑健な最適化に必要な目的関数と非線形制約値の推定を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T22:11:17Z)
• Gaussian Process-based Min-norm Stabilizing Controller for Control-Affine Systems with Uncertain Input Effects and Dynamics [90.81186513537777]
  本稿では,この問題の制御・アフィン特性を捉えた新しい化合物カーネルを提案する。 この結果の最適化問題は凸であることを示し、ガウス過程に基づく制御リャプノフ関数第二次コーンプログラム(GP-CLF-SOCP)と呼ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T01:27:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。