Nathalie Carvalho Pinheiro

新的网格尺寸不变神经网络提供更快的岩石-流体相互作用建模

研究人员开发了八个新的代理模型来预测多孔介质中的流体流动，旨在降低传统高保真数值模型的计算成本。其中四个是利用一个神经网络进行压缩，另一个进行预测的降阶模型（ROM）。另外四个是新颖的、网格尺寸不变的单一神经网络，能够在比训练时使用的域更大的域上进行推理。比较分析表明，UNet++架构的性能优于UNet，并且网格尺寸不变的方法在减少内存消耗和将预测值与真实值相关联方面被证明是有效的。