基于图语法与物理信息神经网络的斯匹次卑尔根岛污染传播模拟
数值分析
2024-09-16 v1 数值分析
摘要
本文提出了两种执行由对流-扩散方程描述的污染传播模拟的计算方法。第一种方法采用图语法来描述计算网格的生成过程，该网格用于三维有限元法的无网格求解器。图变换规则表达了三维 Rivara 最长边细化算法。该求解器用于一个示例性应用：对朗伊尔城（斯匹次卑尔根岛首府）燃煤电厂产生的污染及其传播进行三维模拟。第二种计算代码基于物理信息神经网络（Physics Informed Neural Networks）方法。它用于计算朗伊尔城所在山谷沿线的污染消散。我们讨论了使用 Google Colab 实现 PINN 方法的实例化与执行过程，并探讨了该实现的优势与局限性。
引用
@article{arxiv.2409.08799,
title = {Graph grammars and Physics Informed Neural Networks for simulating of pollution propagation on Spitzbergen},
author = {Maciej Sikora and Albert Oliver-Serra and Leszek Siwik and Natalia Leszczyńska and Tomasz Maciej Ciesielski and Eirik Valseth and Jacek Leszczyński and Anna Paszyńska and Maciej Paszyński},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.08799},
year = {2024}
}
备注
34 pages, 21 figures, 1 table