多相流通过异质介质中利用结构挖掘方法的快速不确定性量化
数值分析
2021-06-30 v2 数值分析
摘要
我们提出了一个用于降维与代理建模的计算框架，以加速具有高维输入和函数值输出的计算密集型模型中的不确定性量化。我们的驱动应用是放射性废物储存背景下饱和-非饱和多孔介质中的多相流。为快速输入降维，我们利用受活跃子空间方法启发的、针对函数值输出的近似全局敏感度度量。所提方法不需要昂贵的梯度计算。我们通过将输出的截断 Karhunen-Loéve（KL）展开与在降维参数空间中构造的、针对输出 KL 模态的多项式混沌展开相结合，生成高效的代理模型。我们通过一组综合数值实验证明了所提代理建模方法的有效性，其中我们考虑了若干函数值（时间或空间分布）的 QoI。
引用
@article{arxiv.2008.11274,
title = {Structure exploiting methods for fast uncertainty quantification in multiphase flow through heterogeneous media},
author = {Helen Cleaves and Alen Alexanderian and Bilal Saad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.11274},
year = {2021}
}
备注
22 pages; revised version