PoreDiT：面向大规模数字岩石重建的可扩展生成模型
人工智能
2026-04-14 v1 应用物理
摘要
本文提出了PoreDiT，一种专为千兆体素尺度的高效数字岩石重建而设计的新型生成模型。针对数字岩石物理学（DRP）中的重大挑战，特别是分辨率与视场（FOV）之间的权衡，以及传统深度学习架构相关的计算瓶颈，PoreDiT利用三维（3D）Swin Transformer突破了这些限制。通过直接预测孔隙空间的二值概率场而非灰度强度，该模型保留了对孔隙尺度流体流动和传输模拟至关重要的关键拓扑特征。这种方法提高了计算效率，使得在消费级硬件上生成超大规模（1024^3体素）的数字岩石样本成为可能。此外，PoreDiT实现了与先前最先进方法相当的物理保真度，包括准确的孔隙度、孔隙尺度渗透率和欧拉特征数。该模型的高效扩展能力为大规模流体动力学模拟开辟了新途径，并为孔隙尺度流体力学、储层表征和碳封存领域的研究人员提供了实用解决方案。
引用
@article{arxiv.2604.10171,
title = {PoreDiT: A Scalable Generative Model for Large-Scale Digital Rock Reconstruction},
author = {Yizhuo Huang and Baoquan Sun and Haibo Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.10171},
year = {2026}
}