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通过递归均匀化和深度学习连接的多尺度多渗透性孔塑性模型。 (英语) Zbl 1440.74130号

小结:页岩、泥岩、碳酸盐岩、石灰岩和岩盐等许多地质材料都是多孔隙多孔介质,基质中可能存在不同规模的孔隙。当裂缝在这些多孔隙材料中传播时,这些孔隙可能会扩大和合并,从而改变有效渗透率张量的大小和主方向。裂缝和基质孔隙内的孔隙流体可能相互作用并交换流体质量,但这些孔隙的水力特性差异通常意味着单个均质有效渗透率张量场不足以在较小的时间尺度上表征这些材料的演变水力特性。此外,水力-机械耦合过程的复杂性以及由微观断裂和晶粒尺度塑性引起的诱导力学和水力各向异性也使得难以提出、实施和验证用于数值模拟的分离宏观本构关系。本文提出了一种混合数据驱动方法,旨在捕获具有不同大小孔隙的多孔介质的多尺度水力-机械耦合效应。在每个尺度上,由监督机器学习生成的数据驱动模型与代表数值模型的有向图中的经典本构关系相混合。通过使用子尺度模拟生成数据库来训练材料模型,使用离线均匀化程序来代替向上缩放程序,以生成晶粒和试样尺度上局部物理不连续性的内聚规律。通过保持空间长度尺度的适当均匀化过程,该方法使场尺度模拟能够从中尺度和颗粒尺度的微观结构属性中收集信息。该方法被证明比经典的DEM-FEM或FEM(^2)方法具有更高的计算效率,同时比经典的代理建模方法更健壮和灵活。由于使用了桥接尺度技术,所提出的模型可以提供多种机会来合并不同长度尺度上的不同类型仿真和实验数据,以进行机器学习。还将讨论数值问题。

MSC公司:

74英尺10英寸 流固相互作用(包括气动和水弹性、孔隙度等)
74S05号 有限元方法在固体力学问题中的应用
74升10 土壤和岩石力学
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全文: 内政部 内政部

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