論文の概要: Physics-informed neural networks need a physicist to be accurate: the case of mass and heat transport in Fischer-Tropsch catalyst particles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10048v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 08:55:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:46.148236
• Title: Physics-informed neural networks need a physicist to be accurate: the case of mass and heat transport in Fischer-Tropsch catalyst particles
• Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークは物理学者の正確性を必要とする:フィッシャー・トロプシュ触媒粒子の質量と熱輸送の場合
• Authors: Tymofii Nikolaienko, Harshil Patel, Aniruddha Panda, Subodh Madhav Joshi, Stanislav Jaso, Kaushic Kalyanaraman,
• Abstract要約: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、機械学習の迅速かつ自動化された能力と、理論物理学に根ざしたシミュレーションの精度と信頼性を融合して、影響力のある技術として登場した。 しかし、PINNの広範な採用は信頼性の問題、特に入力パラメータ範囲の極端ではまだ妨げられている。 ドメイン知識に基づくPINNアーキテクチャの変更を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3926357402982764
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• Abstract: Physics-Informed Neural Networks (PINNs) have emerged as an influential technology, merging the swift and automated capabilities of machine learning with the precision and dependability of simulations grounded in theoretical physics. PINNs are often employed to solve algebraic or differential equations to replace some or even all steps of multi-stage computational workflows, leading to their significant speed-up. However, wide adoption of PINNs is still hindered by reliability issues, particularly at extreme ends of the input parameter ranges. In this study, we demonstrate this in the context of a system of coupled non-linear differential reaction-diffusion and heat transfer equations related to Fischer-Tropsch synthesis, which are solved by a finite-difference method with a PINN used in evaluating their source terms. It is shown that the testing strategies traditionally used to assess the accuracy of neural networks as function approximators can overlook the peculiarities which ultimately cause instabilities of the finite-difference solver. We propose a domain knowledge-based modifications to the PINN architecture ensuring its correct asymptotic behavior. When combined with an improved numerical scheme employed as an initial guess generator, the proposed modifications are shown to recover the overall stability of the simulations, while preserving the speed-up brought by PINN as the workflow component. We discuss the possible applications of the proposed hybrid transport equation solver in context of chemical reactors simulations.
• Abstract（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)は、機械学習の迅速かつ自動化された能力と、理論物理学に根ざしたシミュレーションの精度と信頼性を融合して、影響力のある技術として登場した。 PINNは代数方程式や微分方程式を解くためによく使われ、多段階の計算ワークフローの幾つかまたはそれ以上のステップを置き換えることで、その大幅な高速化につながっている。 しかし、PINNの広範な採用は信頼性の問題、特に入力パラメータ範囲の極端ではまだ妨げられている。 本研究では,フィッシャー・トロプシュ合成に関する非線型微分反応拡散系と熱伝達方程式を結合した系において,これらをPINNを用いた有限差分法で解いた。 関数近似器としてニューラルネットワークの精度を評価するために伝統的に用いられてきたテスト戦略は、最終的に有限差分解器の不安定性を引き起こす特異性を見落としることができる。 ドメイン知識に基づくPINNアーキテクチャの変更を提案する。 初期推定器として用いられる改良された数値スキームと組み合わせることで、提案手法は、PINNがワークフローコンポーネントとしてもたらすスピードアップを保ちながら、シミュレーションの全体的な安定性を回復する。 本稿では, 化学反応器シミュレーションにおけるハイブリッド輸送方程式解法の可能性について論じる。

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