상세 화학 해석 3.125시간과 비교해 기계학습 surrogate를 결합한 계산은 약 12분에 끝났다. 더 큰 시간 간격, 더 적은 수송 변수, 화학반응 계산의 대체가 속도 차이의 원인으로 제시됐다. 이 수치는 2차원 평면 희박 예혼합 메탄-공기 화염 한 설정에서 측정한 것이며 다른 연료·기하의 성능을 뜻하지 않는다.
루이지애나주립대 오케지 우코리호와 오페올루와 오워옐레는 온도와 7개 종 질량분율 [T, YH2, YO2, YOH, YH2O, YCH4, YCO, YCO2]에서 reaction rate를 예측했다. 기준 DNS는 Pencil Code의 1.0cm×0.5cm 영역과 768×384 격자, 입구 500K·당량비 0.7 조건이며, 상세 화학은 30종 184반응의 메탄 산화 축소기구다. 온도로 상태공간을 네 구간으로 나누고 구간마다 anchor 25개를 둔 신경망·커널 회귀 하이브리드에 5제곱근 변환과 z-score 정규화를 적용했다.
손실에 비음수 엔트로피 생성 벌점을 넣자 baseline 학습 MSE는 두 배가 되고 R2는 0.97에서 0.94로 낮아졌지만 coupled time integration 안정성은 좋아졌다. 제약이 없는 모델은 300K·ϕ=0.7에서 종결 전에 발산했다. 제약 모델은 학습 구간 온도 오차를 2×10^-3 이하로 유지하고 2tend에서 약 3×10^-3였으나 3tend 부근에는 결국 발산했다.
기준 조건 외에는 ϕ=0.7에서 Tin 300·400·600K, Tin 300K·ϕ=1.0, Tin 500K·ϕ=1.2를 시험했다. 최종 시점 정규화 MAE는 300K·ϕ=0.7에서 온도 1.80×10^-3, CO 4.25×10^-3, 500K·ϕ=1.2에서 7.45×10^-3와 8.89×10^-3였다. 모든 추적 종은 전 조건에서 1.2×10^-2 미만이었다.
| 조건 | 온도 정규화 MAE | CO 정규화 MAE |
|---|---|---|
| Tin 300 K, ϕ=0.7 | 1.80×10^-3 | 4.25×10^-3 |
| Tin 500 K, ϕ=1.2 | 7.45×10^-3 | 8.89×10^-3 |
자료: STORIUM 정리
residual-based synthetic augmentation은 추가 상세화학 CFD 없이 가까운 전역 열역학 매개변수 범위를 탐색하기 위한 절차다. 큰 압력 변화나 난류 통계의 큰 변화로 외삽하도록 설계되지 않았고 질량보존도 명시적으로 강제하지 않는다. 결과와 한계는 arXiv:2607.09582v1 프리프린트의 보고다.
저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지
