使用Reaktoro与Firedrake加速非均质多孔介质中的反应运移模拟
计算工程、金融与科学
2020-10-30 v2 机器学习
摘要
本研究考察了Leal等人（2020）提出的按需机器学习（ODML）算法在应用于非均质多孔介质中不同反应运移问题时的性能。ODML旨在加速反应运移模拟中计算代价高昂的地球化学反应计算。我们证明ODML算法将这些计算加速了1至3个数量级。这种加速进而显著加快了整个反应运移模拟。数值实验通过实现两个开源软件包Reaktoro（Leal, 2015）和Firedrake（Rathgeber等人, 2016）的耦合来完成。
引用
@article{arxiv.2009.01194,
title = {Accelerated reactive transport simulations in heterogeneous porous media using Reaktoro and Firedrake},
author = {Svetlana Kyas and Diego Volpatto and Martin O. Saar and Allan M. M. Leal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.01194},
year = {2020}
}
备注
37 pages, 21 figures, 6 tables