論文の概要: Benchmark Dataset for Pore-Scale CO2-Water Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17592v1
• Date: Sat, 22 Mar 2025 00:42:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:33:20.143523
• Title: Benchmark Dataset for Pore-Scale CO2-Water Interaction
• Title（参考訳）: 細孔スケールCO2-水相互作用のためのベンチマークデータセット
• Authors: Alhasan Abdellatif, Hannah P. Menke, Julien Maes, Ahmed H. Elsheikh, Florian Doster,
• Abstract要約: データセットは624個の2Dサンプルで構成され、それぞれサイズは512x512で解像度は35mで、一定のCO2注入速度で100の時間ステップをカバーしている。 このデータセットは、機械学習モデルのベンチマークに不可欠な高解像度の時間的および空間的情報を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6990493129893112
• License:
• Abstract: Accurately capturing the complex interaction between CO2 and water in porous media at the pore scale is essential for various geoscience applications, including carbon capture and storage (CCS). We introduce a comprehensive dataset generated from high-fidelity numerical simulations to capture the intricate interaction between CO2 and water at the pore scale. The dataset consists of 624 2D samples, each of size 512x512 with a resolution of 35 {\mu}m, covering 100 time steps under a constant CO2 injection rate. It includes various levels of heterogeneity, represented by different grain sizes with random variation in spacing, offering a robust testbed for developing predictive models. This dataset provides high-resolution temporal and spatial information crucial for benchmarking machine learning models.
• Abstract（参考訳）: 炭素捕獲・貯蔵(CCS)を含む様々な地球科学応用には、多孔質媒体中のCO2と水の複雑な相互作用を正確に捉えることが不可欠である。 細孔スケールでのCO2と水との複雑な相互作用を捉えるために,高忠実度数値シミュレーションから生成された包括的データセットを提案する。 データセットは624個の2Dサンプルで構成され、それぞれサイズは512x512で解像度は35 {\mu}mであり、一定のCO2注入速度で100の時間ステップをカバーしている。 それは様々なレベルの不均一性を含み、間隔のランダムな変動を伴う異なる粒度で表され、予測モデルを開発するための堅牢なテストベッドを提供する。 このデータセットは、機械学習モデルのベンチマークに不可欠な高解像度の時間的および空間的情報を提供する。

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