Physics Informed Deep Learning for Flow and Transport in Porous Media
2024-10-21 06:27:31
Paper presented at the SPE Reservoir Simulation Conference, On-Demand, October 2021.
这篇论文关注石油储藏模拟问题,应用PINN解决该领域的问题,并对标准PINN进行了改进来适应本领域的问题。显然,本篇论文专业性较强,很多东西我未能理解。因此对于本篇工作我只有一个大概模糊的理解:对于标准PINN,作者从物理规律方面入手进行了改进,不同于我此前看过的聚焦于神经网络(也就是从深度学习的角度进行改进)。此前读到过这方面的一些介绍,在PDE约束之外,在具体的问题中,往往还有其他的物理条件存在(如守恒条件,以及本文提到的熵条件),如果能妥善的处理这些条件,则可以为PINN提供更多的信息,来帮助神经网络的收敛。
在面对冲击时,标准PINN是无力去寻找到一个令人满意得解决方案。
因此,作者使用了一个凸包来替换原始的分数流(具体的我并不了解)
作者说明,可以观察到PINN明显的改善当熵条件被添加到问题中时。这就表明通过物理推理,而不是纯粹的网络参数调优,也可以显著的提高PINN的适用性。这大概就是这篇文章目前带给我的收获吧,剩余部分受限于目前PDE理论基础薄弱,未能继续阅读下去,甚是遗憾。
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