Декуплированная диффузия в функциональном пространстве для прямого и обратного моделирования в технологии захвата и хранения углерода
Изображение создано Gemini AI
Новая платформа Fun-DDPS улучшает характеристику подповерхностных потоков для технологий улавливания и хранения углерода (CCS), справляясь с проблемами обратных задач при ограниченных данных. Она объединяет модели диффузии с нейронными операторами-суррогатами, достигая 7,7% ошибки в прямом моделировании при использовании всего 25% наблюдений — что в 11 раз лучше стандартных методов. Кроме того, Fun-DDPS валидирует обратные решатели на основе диффузии с использованием метода отсева, обеспечивая физически согласованные результаты с в 4 раза большей эффективностью выборки. Этот прогресс может значительно улучшить ассимиляцию данных в усилиях по CCS.
Новая структура улучшает моделирование улавливания и хранения углерода
Новая генеративная структура, Fun-DDPS, нацелена на улучшение моделирования подземного потока в приложениях улавливания и хранения углерода (CCS). Этот подход решает проблемы, возникающие из обратных задач и разреженных наблюдательных данных, демонстрируя превосходные результаты по сравнению с традиционными методами.
Fun-DDPS объединяет модели диффузии в функциональном пространстве с дифференцируемыми суррогатами нейронных операторов для моделирования. Она изучает априорное распределение геологических параметров с помощью одноуровневой модели диффузии и использует суррогат Локального Нейронного Оператора (LNO) для физически согласованного руководства. Эта техника позволяет Fun-DDPS восстанавливать недостающую информацию в пространстве параметров, одновременно улучшая ассимиляцию данных.
Улучшения производительности
Эффективность Fun-DDPS была оценена с использованием синтетических моделирующих наборов данных для CCS, что привело к двум значительным выводам:
- Эффективность прямого моделирования: Используя только 25% доступных наблюдений, Fun-DDPS достигла относительной ошибки 7.7%, что является значительным улучшением по сравнению со стандартными суррогатными моделями, которые зафиксировали относительную ошибку 86.9%.
- Валидация обратного моделирования: Fun-DDPS была протестирована на асимптотически точных постериорах выборки с отбраковкой (RS), достигнув дивергенции Дженсена-Шеннона менее 0.06 по сравнению с данными истинного значения и увеличив эффективность выборки в четыре раза по сравнению с выборкой с отбраковкой.
Связанные темы:
📰 Первоисточник: https://arxiv.org/abs/2602.12274v1
Все права и авторство принадлежат первоначальному издателю.