Overcoming the Model‐Data‐Fit Problem in Porous Media: A Quantitative Method to Compare Invasion‐Percolation Models to High‐Resolution Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasion percolation (IP) models offer a computationally inexpensive way to simulate multiphase flow in porous media, but only very few studies have compared their results to actual laboratory experimental image data. One reason might be the difficulty in quantitative assessment: IP models do not have a notion of experimental time but only have an integer counter for simulation steps that imply a time order. Previous experiments‐to‐model comparison studies have either used perceptual similarity or spatial moments as measures of comparison. In this work, we present an objective and quantitative comparison method that overcomes the limitations of the traditional approaches. First, we perform a volume‐based time matching between real‐time experiments and IP model results. Then, we evaluate the quality of fit using a diffused version of the so‐called Jaccard coefficient, which is known from image recognition. We demonstrate our method's applicability on a laboratory‐scale experimental video of gas injection in homogeneous, saturated sand, comparing it to a Macro‐IP model's simulation results. We consider random realizations of the initial entry pressure field to capture the sand's inherent pore‐scale heterogeneity. We find that our proposed method is reliable and intuitive in identifying realistic model realizations. The “strictness”of the method can be adjusted to relevant scales of interest via the blurring (diffusion) radius of the compared images. Beyond the application presented here, our comparison method can be used to compare any high‐resolution space‐time model output to experimental data given as raster images, thus providing valuable insights for model development in many research areas.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».