論文の概要: Decrypting the temperature field in flow boiling with latent diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16510v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 21:18:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:50.051088
• Title: Decrypting the temperature field in flow boiling with latent diffusion models
• Title（参考訳）: 潜時拡散モデルによる流動沸騰における温度場の復号化
• Authors: UngJin Na, JunYoung Seo, Taeil Kim, ByongGuk Jeon, HangJin Jo,
• Abstract要約: 本稿では,位相インジケータマップから温度場を生成するためにLDM(Latent Diffusion Models)を用いた革新的な手法を提案する。 数値シミュレーションからBubbleMLデータセットを利用することで, LDM位相場データを対応する温度分布に変換する。 結果として得られるモデルは、界面における複雑な温度場を効果的に再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9190568044682759
• License:
• Abstract: This paper presents an innovative method using Latent Diffusion Models (LDMs) to generate temperature fields from phase indicator maps. By leveraging the BubbleML dataset from numerical simulations, the LDM translates phase field data into corresponding temperature distributions through a two-stage training process involving a vector-quantized variational autoencoder (VQVAE) and a denoising autoencoder. The resulting model effectively reconstructs complex temperature fields at interfaces. Spectral analysis indicates a high degree of agreement with ground truth data in the low to mid wavenumber ranges, even though some inconsistencies are observed at higher wavenumbers, suggesting areas for further enhancement. This machine learning approach significantly reduces the computational burden of traditional simulations and improves the precision of experimental calibration methods. Future work will focus on refining the model's ability to represent small-scale turbulence and expanding its applicability to a broader range of boiling conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,位相インジケータマップから温度場を生成するためにLDM(Latent Diffusion Models)を用いた革新的な手法を提案する。 数値シミュレーションからBubbleMLデータセットを活用することで、LDMは、ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQVAE)と復調オートエンコーダを含む2段階のトレーニングプロセスを通じて、位相場データを対応する温度分布に変換する。 結果として得られるモデルは、界面における複雑な温度場を効果的に再構成する。 スペクトル分析は、高波数でいくつかの不整合が観測されているにもかかわらず、低波数から中波数の範囲における地上の真理データとの高い一致を示し、さらなる拡張の領域を示唆している。 この機械学習アプローチは、従来のシミュレーションの計算負担を大幅に削減し、実験校正法の精度を向上する。 今後の研究は、小型の乱流を表現するモデルの能力を洗練し、その適用範囲を幅広い沸騰条件にまで広げることに集中する。

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