論文の概要: Prediction of Steady-State Flow through Porous Media Using Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06762v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 14:28:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:13.095187
• Title: Prediction of Steady-State Flow through Porous Media Using Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 機械学習モデルを用いた多孔質媒質内定常流れの予測
• Abstract要約: 多孔質媒体を流れる流れは、冷板の位相最適化における重要なステップである。 従来の計算流体力学法は、大規模かつ複雑な測地にとって、しばしば不当に高価である。 そこで我々は,Navier-Stokes-Brinkman方程式による多孔質媒質による定常流れの予測を行う機械学習フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2250618460602705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving flow through porous media is a crucial step in the topology optimisation of cold plates, a key component in modern thermal management. Traditional computational fluid dynamics (CFD) methods, while accurate, are often prohibitively expensive for large and complex geometries. In contrast, data-driven surrogate models provide a computationally efficient alternative, enabling rapid and reliable predictions. In this study, we develop a machine-learning framework for predicting steady-state flow through porous media governed by the Navier-Stokes-Brinkman equations. We implement and compare three model architectures-convolutional autoencoder (AE), U-Net, and Fourier Neural Operator (FNO)-evaluating their predictive performance. To enhance physics consistency, we incorporate physics-informed loss functions. Our results demonstrate that FNO outperforms AE and U-Net, achieving a mean squared error (MSE) as low as 0.0017 while providing speedups of up to 1000 times compared to CFD. Additionally, the mesh-invariant property of FNO emphasizes its suitability for topology optimisation tasks, where varying mesh resolutions are required. This study highlights the potential of machine learning to accelerate fluid flow predictions in porous media, offering a scalable alternative to traditional numerical methods.
• Abstract（参考訳）: 多孔質体中の流れを溶かすことは、現代の熱管理における重要な要素である冷板の位相最適化における重要なステップである。 従来の計算流体力学(CFD)の手法は正確ではあるが、大規模で複雑な測地では高額であることが多い。 対照的に、データ駆動サロゲートモデルは、高速で信頼性の高い予測を可能にする、計算的に効率的な代替手段を提供する。 本研究では,Navier-Stokes-Brinkman方程式が支配する多孔質媒体による定常流れを予測する機械学習フレームワークを開発した。 本稿では,3つのモデルアーキテクチャ-進化的オートエンコーダ(AE),U-Net,フーリエニューラル演算子(FNO)を実装・比較し,その予測性能を評価する。 物理の整合性を高めるため,物理インフォームド・ロス関数を組み込んだ。 その結果,FNOは平均二乗誤差(MSE)を0.0017以下とし,CFDに比べて1000倍の高速化を実現していることがわかった。 さらに、FNOのメッシュ不変性は、様々なメッシュ解像度を必要とするトポロジ最適化タスクに適していることを強調している。 本研究は,多孔質媒体の流動予測を高速化する機械学習の可能性を強調し,従来の数値法に代わるスケーラブルな代替手段を提供する。

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