A Fluid Flow‐Based Deep Learning (FFDL) Architecture for Subsurface Flow Systems With Application to Geologic CO <sub>2</sub> Storage
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prediction of the spatial‐temporal dynamics of the fluid flow in complex subsurface systems, such as geologic storage, is typically performed using advanced numerical simulation methods that solve the underlying governing physical equations. However, numerical simulation is computationally demanding and can limit the implementation of standard field management workflows, such as model calibration and optimization. Standard deep learning models, such as RUNET, have recently been proposed to alleviate the computational burden of physics‐based simulation models. Despite their powerful learning capabilities and computational appeal, deep learning models have important limitations, including lack of interpretability, extensive data needs, weak extrapolation capacity, and physical inconsistency that can affect their adoption in practical applications. We develop a Fluid Flow‐based Deep Learning (FFDL) architecture for spatial‐temporal prediction of important state variables in subsurface flow systems. The new architecture consists of a physics‐based encoder to construct physically meaningful latent variables, and a residual‐based processor to predict the evolution of the state variables. It uses physical operators that serve as nonlinear activation functions and imposes the general structure of the fluid flow equations to facilitate its training with data pertaining to the specific subsurface flow application of interest. A comprehensive investigation of FFDL, based on a field‐scale geologic storage model, is used to demonstrate the superior performance of FFDL compared to RUNET as a standard deep learning model. The results show that FFDL outperforms RUNET in terms of prediction accuracy, extrapolation power, and training data needs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».