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J-GLOBAL ID：202202276306326201   整理番号：22A1083748

畳込みニューラルネットワークとポジトロンエミッショントモグラフィーを用いた三次元透過率反転【JST・京大機械翻訳】

Three-Dimensional Permeability Inversion Using Convolutional Neural Networks and Positron Emission Tomography

著者 (6件)： Huang Zitong (Department of Geoscience, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA) ,  Kurotori Takeshi (Department of Energy Resources Engineering, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Kurotori Takeshi (Department of Chemical Engineering, Imperial College London, London, UK) ,  Pini Ronny (Department of Chemical Engineering, Imperial College London, London, UK) ,  Benson Sally M. (Department of Energy Resources Engineering, Stanford University, Stanford, CA, USA) ,  Zahasky Christopher (Department of Geoscience, University of Wisconsin-Madison, Madison, WI, USA)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 58  号： 3  ページ： e2021WR031554  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地質多孔質体における不均一マルチスケール浸透率の定量化は,地中における流れと輸送プロセスを理解し予測するための鍵である。in situイメージング,特に陽電子放出トモグラフィー(PET)の最近の利用は,地質媒体における3次元(3-D)時間経過放射性トレーサ溶質輸送の測定を可能にする。しかし,溶質輸送プロセスを制御する透過性分布の正確な計算上効率的な特性化は,依然として困難である。局所透過率変動と溶質移流挙動の間の関係を,入力としてラジオトレーサパルス注入実験のシングルPETスキャンを用いて,エンコーダ-デコーダベース畳込みニューラルネットワーク(CNN)を,透過性反転スキームとして実装した。CNNは,地質コアにおける透過率と放射性トレーサ溶質到着時間差マップの間の3D空間相関を正確に捉えることができる。最初に,合成試験データセットを用いて反転精度を試験し,次に4つの異なる地質コア上で取得した一連の実験的PET画像データセットに対する精度を試験した。地質コアからのネットワーク予測透過率マップを用いて,実験的PETイメージングデータと直接比較される前方数値モデルをパラメータ化した。結果は,単一訓練されたネットワークが,秒でロバスト3D透磁率反転マップを作り出すことができることを示す。これらの透過率マップでパラメータ化された数値モデルは,実験的に観測された溶質到着時間挙動を密接に捉えた。本研究は複雑な地質試料中のマルチスケール透過性不均一性を効率的に特性化するための前例のないアプローチを提供する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 透磁率 ,  *ネットワーク ,  数学モデル ,  画像処理 ,  媒質 ,  符号器 ,  *透過率 ,  移流 ,  溶質 ,  地質 ,  浸透率 ,  *三次元 ,  ロバスト性 ,  *PET【トモグラフィー】
準シソーラス用語： 数値モデル ,  マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  深層学習 ,  機械学習 ,  浸透率反転 ,  ポジトロンエミッショントモグラフィー ,  X線コンピュータ断層撮影

分類 (3件)： 岩盤の力学的性質  (HE02000H) ,  土木地質学・水文地質学一般  (DE09080K) ,  流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ポジトロンエミッショントモグラフィー ,  透過率 ,  反転