実験データに基づくグラフニューラルネットワークを用いた細孔スケール多相流の学習

本稿では、従来の数値モデルでは捉えきれない複雑な細孔スケール物理現象を捉えるため、グラフニューラルネットワークを用いてマイクロCT実験データから細孔スケール流体流動を直接学習する新しいアプローチを提案しています。