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施里拉姆·斯里尼瓦桑;萨蒂什·卡拉;杰弗里·海曼;哈里·维斯瓦纳坦;戈瑞·斯里尼瓦桑

裂隙多孔介质的模型简化：一种用于识别主要流动路径的机器学习方法。 （英语） Zbl 1419.76508号

计算。地质科学。 23，第3期，617-629（2019）.
摘要：离散裂隙网络（DFN）通常用于模拟裂隙多孔介质中的流动和传输。涉及数千条裂缝的大型DFN上的流动和传输行为的准确分辨率计算成本很高。这使得对感兴趣的量（如通过网络的旅行时间）的不确定性量化研究在计算上变得困难，因为需要数百到数千次DFN模型的运行来获得预测的不确定性的边界。在此之前的研究表明，可以通过考虑DFN的子网络（通常称为“主干”子网络）来降低DFN的复杂性，该子网络的流量和传输特性与整个网络的相似。该技术相当于将网络的完整断口集划分为两个不相交的集，其中一个是主干子网络，另一个是其补充。正是在这种背景下，我们提出了一种系统还原技术对于DFN，通过随机森林分类器使用有监督的机器学习，该分类器从全组断开中选择主干子网络。训练分类器的样本内误差（精度和召回分数）被发现是样本外误差的非常准确的指标，因此表明该分类器能够很好地推广到测试数据。此外，该系统还原技术产生的子网络仅占整个DFN的12%，仍能恢复整个网络的传输特性，如峰值剂量和后期拖尾行为。最重要的是，子网络保持连接，其大小可以由单个无量纲参数控制。此外，子网络相对于整个网络的突破曲线的KL扩散和KS-统计测量值显示出物理上真实的趋势，因为随着子网络规模的增加，测量值单调减少。通过该技术获得的计算效率取决于子网络的大小，但对于小型子网络，预计计算时间会大幅减少，对于小到整个网络10-12%的子网络，可以节省多达90%的计算时间。

引用于4文件

理学硕士：

76米25 其他数值方法（流体力学）（MSC2010）
76S05号 多孔介质中的流动；过滤；渗流
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

离散裂缝网络;裂隙多孔介质;地下水流和输移;随机森林;机器学习;分类

软件：

科学Py;PFLOTRAN公司;拉格里特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛S.Srinivasan｝等人，计算机。地质科学。23，第3号，617--629（2019；Zbl 1419.76508）
全文： 内政部 链接

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