arXiv stat.ML· Clement Etienam, David Blom, Hari Pattathil, Tsubasa Onishi, Harpreet Sethi, Lalson Vincent, Suraj Pawar, Kishan Ramesh Kumar, Pandu Devarakota, Faruk O. Alpak·· 8 天前AI 评分31
自回归物理信息神经算子代理与 4D 地震-生产联合贝叶斯历史拟合
Autoregressive Physics-Informed Neural Operator Surrogates and Joint 4-D Seismic-Production Bayesian History Matching
AI 导读
研究团队提出一种基于自回归物理信息神经算子（PINO）代理模型的贝叶斯历史拟合框架，实现了生产数据与 4D 地震数据的联合同化。在 100,188 个网格单元的测试模型中，该代理模型单次推演仅需 0.579 s，实现约 2500x 加速，并将 190 个成员、10 次迭代的联合反演控制在 1 个 GPU 小时内。
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