Rapid Permeability Upscaling of Digital Porous Media via Physics‐Informed Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Subsurface processes are important in solving many of the grand challenges facing our society today, including the sustainable extraction of hydrocarbons, the permanent geological sequestration of carbon dioxide, and the seasonal storage of renewable energy underground. Permeability characterization of underground rocks is the critical first step in understanding and engineering these processes. While recent advances in machine learning methods have enabled fast and efficient permeability prediction of digital rock samples, their practical use remains limited since they can only accommodate subsections of the digital rock samples, which is often not representative of properties at the core‐scale. Here, we derive a novel analytical solution that approximates the effective permeability of a three‐dimensional (3D) digital rock consisting of 2 × 2 × 2 anisotropic cells based on the physical analogy between Darcy’s law and Ohm’s law. We further develop physics‐informed neural network (PINN) models that incorporate the analytical solution and subsequently demonstrate that the PINN equipped with the physics‐informed module achieves excellent accuracy, even when used to upscale previously unseen samples over multiple levels of upscaling. Our work elevates the potential of machine learning models such as 3D convolutional neural network for rapid, end‐to‐end digital rock analysis at the core‐scale.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».