論文の概要: Bubbleformer: Forecasting Boiling with Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21244v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 18:02:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.165045
- Title: Bubbleformer: Forecasting Boiling with Transformers
- Title(参考訳): Bubbleformer: トランスフォーマーによる予報ボイリング
- Authors: Sheikh Md Shakeel Hassan, Xianwei Zou, Akash Dhruv, Vishwanath Ganesan, Aparna Chandramowlishwaran,
- Abstract要約: 既存のモデルは、過去の状態から核生成を学習できないため、推論中に将来の入力を必要とする。
本稿では,安定および長距離沸騰力学を予測するトランスモデルであるBubbleformerを紹介する。
さまざまな動作流体にまたがる高忠実度データセットであるBubbleML 2.0もリリースしています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.343575298020989
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modeling boiling (an inherently chaotic, multiphase process central to energy and thermal systems) remains a significant challenge for neural PDE surrogates. Existing models require future input (e.g., bubble positions) during inference because they fail to learn nucleation from past states, limiting their ability to autonomously forecast boiling dynamics. They also fail to model flow boiling velocity fields, where sharp interface-momentum coupling demands long-range and directional inductive biases. We introduce Bubbleformer, a transformer-based spatiotemporal model that forecasts stable and long-range boiling dynamics including nucleation, interface evolution, and heat transfer without dependence on simulation data during inference. Bubbleformer integrates factorized axial attention, frequency-aware scaling, and conditions on thermophysical parameters to generalize across fluids, geometries, and operating conditions. To evaluate physical fidelity in chaotic systems, we propose interpretable physics-based metrics that evaluate heat-flux consistency, interface geometry, and mass conservation. We also release BubbleML 2.0, a high-fidelity dataset that spans diverse working fluids (cryogens, refrigerants, dielectrics), boiling configurations (pool and flow boiling), flow regimes (bubbly, slug, annular), and boundary conditions. Bubbleformer sets new benchmark results in both prediction and forecasting of two-phase boiling flows.
- Abstract(参考訳): 沸騰のモデル化(本質的にカオス的で、エネルギーと熱システムの中心となる多相過程)は、ニューラルPDEサロゲートにとって重要な課題である。
既存のモデルは、過去の状態から核生成を学ばず、沸騰するダイナミクスを自律的に予測する能力を制限するため、推論中に将来の入力(例えばバブル位置)を必要とする。
また、流動沸騰速度場のモデル化にも失敗し、急激な界面-モーメント結合には長距離および指向性誘導バイアスが要求される。
本稿では, シミュレーションデータに依存することなく, 核生成, 界面進化, 熱伝達など, 安定および長距離沸騰ダイナミクスを予測できる, 変圧器を用いた時空間モデルBubbleformerを紹介する。
Bubbleformerは、分解された軸方向の注意、周波数対応スケーリング、および熱物性パラメータの条件を統合して、流体、測地および運転条件を一般化する。
カオスシステムにおける物理忠実度を評価するために,熱流束の整合性,界面形状,質量保存を評価する解釈可能な物理指標を提案する。
また、さまざまな流体(クリオゲン、冷媒、誘電体)、沸騰する構成(プールとフロー沸騰)、流れ状態(気泡、スラグ、環状)、境界条件にまたがる高忠実度データセットであるBubbleML 2.0をリリースしています。
Bubbleformerは2相沸騰流の予測と予測に新しいベンチマーク結果を設定する。
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