PICNN辅助的保物理方案用于多孔介质中热力学一致的两相流
流体动力学
2026-07-01 v1 数值分析
摘要
本文针对多孔介质中不可压缩、不混溶两相流的热力学一致模型，开发了一种物理信息卷积神经网络（PICNN）辅助的保物理方法。遵循Li等人\cite{li2025class}的保物理预测-校正方案，预测步骤由使用有限体积残差训练的PICNN执行，其中界面通量通过两点通量近似（TPFA）评估，使用相邻单元中心未知量的两点差商来近似界面法向梯度。PICNN的输出通过后处理程序进一步校正，以获得能量稳定、质量守恒和有界保持的解。数值结果表明，训练了有限体积残差的PICNN可以在保物理框架内替代传统的预测求解器。与传统物理信息神经网络（PINN）相比，PICNN能更好地捕捉每个控制体与其相邻单元之间的局部空间相互作用，而有限体积残差则能适应不连续的渗透率场和界面通量连续性。
引用
@article{arxiv.2607.01020,
title = {The PICNN-Assisted Physics-Preserving Scheme for Thermodynamically Consistent Two-Phase Flow in Porous Media},
author = {Yuanshuo Kong and Xue Wang and Yujing Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2607.01020},
year = {2026}
}