論文の概要: STONet: A neural operator for modeling solute transport in micro-cracked reservoirs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05576v2
• Date: Tue, 01 Jul 2025 17:55:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-02 17:57:15.525495
• Title: STONet: A neural operator for modeling solute transport in micro-cracked reservoirs
• Title（参考訳）: STONet:マイクロクラック貯水池における溶質輸送をモデル化するためのニューラル演算子
• Authors: Ehsan Haghighat, Mohammad Hesan Adeli, S Mohammad Mousavi, Ruben Juanes,
• Abstract要約: マイクロクラック多孔質媒体の汚染物質輸送を効率的にモデル化する新しいニューラル演算子であるソルトトランスポート・オペレーターネットワーク(STONet)を導入する。 数値実験により,STONetの精度はFEMシミュレーションと比較して1%以下であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49998148477760973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce a novel neural operator, the Solute Transport Operator Network (STONet), to efficiently model contaminant transport in micro-cracked porous media. STONet's model architecture is specifically designed for this problem and uniquely integrates an enriched DeepONet structure with a transformer-based multi-head attention mechanism, enhancing performance without incurring additional computational overhead compared to existing neural operators. The model combines different networks to encode heterogeneous properties effectively and predict the rate of change of the concentration field to accurately model the transport process. The training data is obtained using finite element (FEM) simulations by random sampling of micro-fracture distributions and applied pressure boundary conditions, which capture diverse scenarios of fracture densities, orientations, apertures, lengths, and balance of pressure-driven to density-driven flow. Our numerical experiments demonstrate that, once trained, STONet achieves accurate predictions, with relative errors typically below 1% compared with FEM simulations while reducing runtime by approximately two orders of magnitude. This type of computational efficiency facilitates building digital twins for rapid assessment of subsurface contamination risks and optimization of environmental remediation strategies. The data and code for the paper will be published at https://github.com/ehsanhaghighat/STONet.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,マイクロクラック多孔質媒体の汚染物質輸送を効率的にモデル化する新しいニューラル演算子であるソルトトランスポート・オペレーターネットワーク(STONet)を導入する。 STONetのモデルアーキテクチャは、この問題に特化して設計されており、拡張されたDeepONet構造とトランスフォーマーベースのマルチヘッドアテンション機構を一意に統合し、既存のニューラル演算子と比較して計算オーバーヘッドを増大させることなくパフォーマンスを向上させる。 このモデルは、異なるネットワークを組み合わせて、異種特性を効果的に符号化し、濃度場の変化率を予測し、輸送過程を正確にモデル化する。 トレーニングデータは, 有限要素 (FEM) シミュレーションを用いて, 微小フラクチャー分布のランダムサンプリングと圧力境界条件を用いて, フラクチャー密度, 向き, 開口, 長さ, 圧力駆動流のバランスの様々なシナリオを捉える。 数値実験により,STONetはFEMシミュレーションと比較して誤差を1%以下に抑えながら,ほぼ2桁の精度で精度の高い予測を行うことができた。 この種の計算効率は、地下汚染リスクの迅速評価と環境浄化戦略の最適化のために、デジタルツインの構築を容易にする。 論文のデータとコードはhttps://github.com/ehsanhaghighat/STONet.comで公開される。

関連論文リスト

• Transported Memory Networks accelerating Computational Fluid Dynamics [0.0699049312989311]
  Transported Memory Networksは、従来の乱流モデルとリカレントニューラルネットワークの両方からインスピレーションを得た、新しいアーキテクチャである。 以上の結果から,精度と計算効率の両面で,従来の手法に匹敵する,あるいは向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-25T19:12:48Z)
• CNN-powered micro- to macro-scale flow modeling in deformable porous media [0.0]
  本研究は, 変形性多孔質媒質中のマクロ内在透過性テンソルを, 実マイクロジオメトリーのマイクロCT画像の限られたセットを用いて予測する新しい手法を提案する。 この研究の新規性は、変形および異方性流れ条件下での細孔流体の挙動を予測するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-11T07:36:41Z)
• Synergistic Development of Perovskite Memristors and Algorithms for Robust Analog Computing [53.77822620185878]
  本稿では,ペロブスカイト・メムリスタの製作を同時に最適化し,ロバストなアナログDNNを開発するための相乗的手法を提案する。 BO誘導ノイズインジェクションを利用したトレーニング戦略であるBayesMultiを開発した。 我々の統合されたアプローチは、より深くより広いネットワークでのアナログコンピューティングの使用を可能にし、最大100倍の改善を実現します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T19:20:08Z)
• Neural Operator-Based Proxy for Reservoir Simulations Considering Varying Well Settings, Locations, and Permeability Fields [0.0]
  従来の貯水池シミュレータよりも優れた1つのフーリエニューラル演算子(FNO)サロゲートを提案する。 圧力と飽和予測の95%の最大平均相対誤差は5%未満である。 このモデルは、履歴マッチングと貯水池キャラクタリゼーションの手順を、数桁のオーダーで高速化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-13T00:26:14Z)
• Dynamical Measure Transport and Neural PDE Solvers for Sampling [77.38204731939273]
  本研究では, 対象物へのトラクタブル密度関数の移動として, 確率密度からサンプリングする作業に取り組む。 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて各偏微分方程式(PDE)の解を近似する。 PINNはシミュレーションと離散化のない最適化を可能にし、非常に効率的に訓練することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T17:39:50Z)
• A Novel A.I Enhanced Reservoir Characterization with a Combined Mixture of Experts -- NVIDIA Modulus based Physics Informed Neural Operator Forward Model [0.6282171844772422]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-20T10:28:24Z)
• Efficient Generative Modeling via Penalized Optimal Transport Network [1.8079016557290342]
  本稿では,Wartherally-penalized Wasserstein (MPW) 距離に基づく多目的深部生成モデルを提案する。 MPW距離を通じて、POTNetは、低次元の辺縁情報を利用して、関節分布の全体的アライメントを導出する。 我々は,MPW損失の一般化誤差に基づく非漸近的境界を導出し,POTNetで学習した生成分布の収束率を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T05:27:05Z)
• Gradual Optimization Learning for Conformational Energy Minimization [69.36925478047682]
  ニューラルネットワークによるエネルギー最小化のためのGradual Optimization Learning Framework(GOLF)は、必要な追加データを大幅に削減する。 GOLFでトレーニングしたニューラルネットワークは,種々の薬物様分子のベンチマークにおいて,オラクルと同等に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T11:48:08Z)
• Efficient Neural Network Approaches for Conditional Optimal Transport with Applications in Bayesian Inference [1.740133468405535]
  静的および条件付き最適輸送(COT)問題の解を近似する2つのニューラルネットワークアプローチを提案する。 我々は、ベンチマークデータセットとシミュレーションに基づく逆問題を用いて、両アルゴリズムを競合する最先端のアプローチと比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:20:09Z)
• Solving Large-scale Spatial Problems with Convolutional Neural Networks [88.31876586547848]
  大規模空間問題に対する学習効率を向上させるために移動学習を用いる。 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は, 信号の小さな窓で訓練できるが, 性能劣化の少ない任意の大信号で評価できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T01:24:42Z)
• End-to-End Meta-Bayesian Optimisation with Transformer Neural Processes [52.818579746354665]
  本稿では,ニューラルネットワークを一般化し,トランスフォーマーアーキテクチャを用いて獲得関数を学習する,エンド・ツー・エンドの差別化可能な最初のメタBOフレームワークを提案する。 我々は、この強化学習(RL)によるエンドツーエンドのフレームワークを、ラベル付き取得データの欠如に対処できるようにします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T10:58:46Z)
• Computing high-dimensional optimal transport by flow neural networks [19.859984725284896]
  本研究は,フローモデルを最適化することにより,任意の2つの分布に対して$P$と$Q$の動的OTを計算することを提案する。 本手法は輸送コストを最小限に抑える非可逆流を見つけることによって動的OTを学習する。 提案モデルが高次元データに与える影響は,OTベースライン,画像から画像への変換,高次元DRE上での強い経験的性能によって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T17:48:21Z)
• Improving and generalizing flow-based generative models with minibatch optimal transport [90.01613198337833]
  連続正規化フロー(CNF)のための一般条件流整合(CFM)技術を導入する。 CFMは、拡散モデルのフローをトレーニングするために使用されるような安定した回帰目標を特徴としているが、決定論的フローモデルの効率的な推論を好んでいる。 我々の目的の変種は最適輸送CFM (OT-CFM) であり、訓練がより安定し、より高速な推論をもたらすより単純なフローを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T14:47:17Z)
• Normalizing flow neural networks by JKO scheme [22.320632565424745]
  我々はJKO-iFlowと呼ばれるニューラルネットワークを開発し、Jordan-Kinderleherer-Ottoスキームに触発された。 提案手法は,残余ブロックを次々と積み重ねることにより,残余ブロックの効率的なブロックワイズ訓練を可能にする。 合成および実データを用いた実験により,提案したJKO-iFlowネットワークが競合性能を発揮することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T18:55:00Z)
• Applying Physics-Informed Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks to Turbulent Premixed Combustion and Engine-like Flame Kernel Direct Numerical Simulation Data [0.0]
  この研究は、最近開発されたPIESRGANによる乱流予混合燃焼のモデリング手法を推し進めている。 その結果, 全乱流予混合火炎核の直接数値シミュレーションデータに対して, 先行実験と後続試験に良好な結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T15:27:46Z)
• An Adversarial Active Sampling-based Data Augmentation Framework for Manufacturable Chip Design [55.62660894625669]
  リソグラフィーモデリングは、チップ設計マスクが製造可能であることを保証するため、チップ設計において重要な問題である。 機械学習の最近の進歩は、時間を要するリソグラフィーシミュレーションをディープニューラルネットワークに置き換えるための代替ソリューションを提供している。 本稿では,限られたデータのジレンマを解消し,機械学習モデルの性能を向上させるために,データ拡張フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T20:53:39Z)
• Manifold Interpolating Optimal-Transport Flows for Trajectory Inference [64.94020639760026]
  最適輸送流(MIOFlow)を補間するマニフォールド補間法を提案する。 MIOFlowは、散発的なタイムポイントで撮影された静的スナップショットサンプルから、連続的な人口動態を学習する。 本手法は, 胚体分化および急性骨髄性白血病の治療から得られたscRNA-seqデータとともに, 分岐とマージによるシミュレーションデータについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T22:19:03Z)
• Multi-fidelity Hierarchical Neural Processes [79.0284780825048]
  多要素代理モデリングは、異なるシミュレーション出力を融合させることで計算コストを削減する。 本稿では,多階層型階層型ニューラルネットワーク(MF-HNP)を提案する。 疫学および気候モデリングタスクにおけるMF-HNPの評価を行い、精度と不確実性評価の観点から競合性能を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T04:54:13Z)
• An advanced spatio-temporal convolutional recurrent neural network for storm surge predictions [73.4962254843935]
  本研究では, 人工ニューラルネットワークモデルを用いて, 嵐の軌跡/規模/強度履歴に基づいて, 強風をエミュレートする能力について検討する。 本研究では, 人工嵐シミュレーションのデータベースを用いて, 強風を予測できるニューラルネットワークモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T23:42:18Z)
• Constructing Sub-scale Surrogate Model for Proppant Settling in Inclined Fractures from Simulation Data with Multi-fidelity Neural Network [1.045294624175056]
  傾斜流路における粒子沈降は, シェールガスの油圧破砕時に発生する重要な現象である。 そこで本研究では,MFNN(Multi-fidelity Neural Network)と呼ばれる新しい手法を提案し,その利用法について述べる。 この結果から,MFNN を用いたセッティングサロゲートの構築により,高忠実度データの必要性を低減し,計算コストを80%削減できることが示唆された。 これにより、貯水池でのプロパント沈降速度を迅速に予測する新しい経路が開かれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T08:31:33Z)
• Estimating permeability of 3D micro-CT images by physics-informed CNNs based on DNS [1.6274397329511197]
  本稿では,地質岩のマイクロCTによる透水率予測手法を提案する。 透過性予測専用のCNNのためのトレーニングデータセットは、古典格子ボルツマン法(LBM)によって通常生成される透過性ラベルからなる。 その代わりに、定常ストークス方程式を効率的かつ分散並列に解き、直接数値シミュレーション(DNS)を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-04T08:43:19Z)
• Conservative Objective Models for Effective Offline Model-Based Optimization [78.19085445065845]
  計算設計の問題は、合成生物学からコンピュータアーキテクチャまで、様々な場面で発生している。 本研究では,分布外入力に対する接地的目標の実際の値を低くする目的関数のモデルを学習する手法を提案する。 COMは、様々なMBO問題に対して、既存のメソッドの実装と性能の面では単純である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T17:55:28Z)
• Spatio-Temporal Look-Ahead Trajectory Prediction using Memory Neural Network [6.065344547161387]
  本論文では,記憶神経ネットワークと呼ばれる新しい繰り返しニューラルネットワークを用いて,時空間的視線軌道予測の問題を解くことを試みる。 提案手法は計算量が少なく,LSTMやGRUを用いた他のディープラーニングモデルと比較すると,単純なアーキテクチャである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T05:02:19Z)

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。