論文の概要: Physics-enhanced Neural Operator for Simulating Turbulent Transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04367v1
- Date: Fri, 31 May 2024 20:05:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-23 14:05:12.654703
- Title: Physics-enhanced Neural Operator for Simulating Turbulent Transport
- Title（参考訳）: 乱流輸送シミュレーションのための物理増幅型ニューラル演算子
- Authors: Shengyu Chen, Peyman Givi, Can Zheng, Xiaowei Jia,
- Abstract要約: 本稿では、偏微分方程式(PDE)の物理知識を取り入れた物理強化型ニューラル演算子(PENO)について、正確に流れのダイナミクスをモデル化する。
提案手法は,2つの異なる3次元乱流データに対して,その性能評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.923888452768919
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The precise simulation of turbulent flows is of immense importance in a variety of scientific and engineering fields, including climate science, freshwater science, and the development of energy-efficient manufacturing processes. Within the realm of turbulent flow simulation, direct numerical simulation (DNS) is widely considered to be the most reliable approach, but it is prohibitively expensive for long-term simulation at fine spatial scales. Given the pressing need for efficient simulation, there is an increasing interest in building machine learning models for turbulence, either by reconstructing DNS from alternative low-fidelity simulations or by predicting DNS based on the patterns learned from historical data. However, standard machine learning techniques remain limited in capturing complex spatio-temporal characteristics of turbulent flows, resulting in limited performance and generalizability. This paper presents a novel physics-enhanced neural operator (PENO) that incorporates physical knowledge of partial differential equations (PDEs) to accurately model flow dynamics. The model is further refined by a self-augmentation mechanism to reduce the accumulated error in long-term simulations. The proposed method is evaluated through its performance on two distinct sets of 3D turbulent flow data, showcasing the model's capability to reconstruct high-resolution DNS data, maintain the inherent physical properties of flow transport, and generate flow simulations across various resolutions. Additionally, experimental results on multiple 2D vorticity flow series, generated by different PDEs, highlight the transferability and generalizability of the proposed method. This confirms its applicability to a wide range of real-world scenarios in which extensive simulations are needed under diverse settings.
- Abstract（参考訳）: 乱流の正確なシミュレーションは、気候科学、淡水科学、エネルギー効率の高い製造プロセスの開発など、様々な科学・工学分野において非常に重要である。
乱流シミュレーションの領域内では, 直接数値シミュレーション(DNS)が最も信頼性の高い手法とされているが, 空間スケールでの長期シミュレーションでは極めて高価である。
効率的なシミュレーションの必要性が高まる中、他の低忠実度シミュレーションからDNSを再構築するか、過去のデータから学んだパターンに基づいてDNSを予測することによって、乱流の機械学習モデルを構築することへの関心が高まっている。
しかし, 乱流の複雑な時空間特性を捉える上で, 標準的な機械学習技術は依然として限られており, 性能と一般化性に限界がある。
本稿では、偏微分方程式(PDE)の物理知識を取り入れた新しい物理強化ニューラル演算子(PENO)を提案し、流れのダイナミクスを正確にモデル化する。
このモデルは、長期シミュレーションにおける累積誤差を低減する自己拡張機構によってさらに洗練される。
提案手法は, 2つの異なる3次元乱流データに対して, 高分解能DNSデータを再構成し, 流動輸送の物理的特性を維持し, 様々な解像度で流れシミュレーションを生成する能力を示す。
さらに、異なるPDEによって生成された複数の2次元渦流列に対する実験結果により、提案手法の伝達性と一般化性を強調した。
これにより、多様な設定下で広範囲のシミュレーションが必要な、幅広い現実世界シナリオに適用可能であることが確認できる。
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