Uncertainty quantification and inverse modeling for subsurface flow in 3D heterogeneous formations using a theory-guided convolutional encoder-decoder network

•TgCNN is used for surrogate modeling of 3D subsurface flow problems.•Dynamic pressure estimation can be obtained given stochastic permeability fields.•Uncertainty quantification and inverse modeling tasks are studied.•TgCNN-based surrogate models show improved efficiency with high accuracy. We buil...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of hydrology (Amsterdam) Jg. 613; S. 128321
Hauptverfasser: Xu, Rui, Zhang, Dongxiao, Wang, Nanzhe
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier B.V 01.10.2022
Schlagworte:
ISSN:0022-1694, 1879-2707
Online-Zugang:Volltext
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