深度学习降阶建模在断层多孔介质单相流中的应用
数值分析
2024-03-07 v1 数值分析
摘要
我们将降阶建模（ROM）技术应用于断层多孔介质中的单相流，利用径向基函数网格变形方法 accounted for 岩石性质的变化和断层几何形状的变化。该方法受益于混合维度框架，能够有效管理由此产生的非共形网格。为简化敏感性分析和反问题求解等复杂且重复的计算，我们利用了深度学习降阶模型（DL-ROM）。这种基于神经网络的无侵入式技术在各种场景下与传统的本征正交分解（POD）方法进行了评估，证明了 DL-ROM 能够以有望的精度和效率加速复杂分析。
引用
@article{arxiv.2403.03678,
title = {Application of Deep Learning Reduced-Order Modeling for Single-Phase Flow in Faulted Porous Media},
author = {Enrico Ballini and Luca Formaggia and Alessio Fumagalli and Anna Scotti and Paolo Zunino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.03678},
year = {2024}
}