Aug, 2019

基于深度学习的代理模型在动态地下流问题中的数据同化

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TL;DR开发了基于深度学习的代理模型，用于预测渠道化地质模型中的动态地下水流。它通过深度卷积和递归神经网络结构来支持，特别是使用了长短时记忆循环网络。使用深度代理模型可以减少预测的不确定性，提高模型速度，可能在未来应用更正式的后验采样方法来解决现实问题。
deep learningsubsurface flowconvolutional neural networkdata assimilationchannelized system
发现论文，激发创造
  • 基于物理约束深度学习的流体动力学代理建模

    本文提出了一种基于受物理约束的深度学习的代理建模方法，以替代传统的基于数值模拟的建模方法，在流体力学问题中得到了很好的应用表现。

    Jun, 2019

  • 地质 CO2 封存的代理模型及其在基于 MCMC 的历史匹配中的应用

    在这项研究中，我们利用基于深度学习的代理模型来处理具有高度地质不确定性的地质碳储存系统，通过使用大量地质情景下的地质模型实现了准确的预测，并将其用于马尔可夫链蒙特卡洛历史匹配工作流程以降低地质不确定性，从而得到与真实模型更接近的 3D 压力和饱和度。

    Aug, 2023

  • 利用图神经网络学习断层油藏中 CO2 延展规律

    利用基于 Graph Neural Network (GNNs) 的模型，结合 MeshGraphNet (MGN) 一步 GNN 模型和基于图形的卷积长 - 短期记忆（GConvLSTM）操作复杂的非结构化网格，在模拟地下复杂断层和裂缝的 CO2 地质储存过程中，准确预测气体饱和度和孔隙压力的时间演化并展现更高的准确度和更少的时间误差积累。

    Jun, 2023

  • 图卷积网络在多相流和多孔介质中的仿真中的应用

    基于图卷积网络（GCN）的代理模型用于近似多相流体动力学在多孔介质中的时空解，并在不规则域几何和非结构化网格上具有良好的泛化能力。

    Jul, 2023

  • 基于图神经网络的城市排水网络实时水力预测的代理模型

    基于图神经网络的代理模型提供了可解释且高效的解决方案，用于实时推理城市排水网络的水力预测问题，并通过物理引导机制将流量平衡和洪水发生约束限制在预测变量中，相较于基于神经网络的模型和基于物理模型，该代理模型在相同训练轮数后具有更好的水力预测准确性且加速了城市排水网络的实时预视。

    Apr, 2024

  • 物理信息卷积循环代理模型在考虑井控制的储层模拟中的应用

    本文提出了一种新颖的代理模型 -- 物理知识卷积递归神经网络（PICRNN），用于建模具有井控制的井下流体流动。

    May, 2023

  • 基于贝叶斯深度卷积编码 - 解码网络的代理建模和不确定性量化

    本文提出了一种使用卷积神经网络实现的关于具有随机偏微分方程的不确定性建模的代理模型，该方法使用变分梯度下降算法对参数进行 “近似贝叶斯推断”，可以在处理不确定性时实现和其他方法相比具有最先进的预测精度和不确定性量化，即使训练数据量相对较小，也能获得非常好的性能。

    Jan, 2018

  • 一种用于风暴潮预测的高级时空卷积循环神经网络

    本研究使用人工神经网络模型结合一组合成暴风模拟数据库，研究了该模型模拟风暴潮水平的能力；使用时间序列模型 Long short-term memory，和结合卷积神经网络的 ConvLSTM 模型捕捉数据的时空相关性；该模型的性能优于高斯过程实现多个合成风暴数据库的结果。

    Apr, 2022

  • 基于深度学习的地质模型放大方法 —— 理论指导的卷积神经网络

    本论文通过使用深度学习的卷积神经网络方法，提高了地质模型上扩展方法的效率，实现了更快速的细尺度到粗尺度的转换。

    Dec, 2021

  • 利用机器学习进行湍流流场的超分辨重建

    本文采用机器学习技术对流场数据进行超分辨率分析，提出了卷积神经网络（CNN）和基于下采样跳跃连接多尺度（DSC/MS）模型，通过对二维圆柱尾流等测试表明这些模型能从低分辨率流场数据中重建出高分辨率的流场，可大大提高计算流体力学中流体流动的空间分辨率和揭示复杂湍流物理。

    Nov, 2018