Three-dimensional super-resolution for realtime prediction of turbulent heat transport

用于实时预测湍流热传输的三维超分辨率

基本信息

批准号：
20H02074
负责人：
大西領
金额：
$ 8.9万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2022年度は、過年度に開発した3次元超解像器のプロトタイプの評価と改良を行った。まず、学習及び評価用のデータセットの拡大再構築を行った。具体的には、東京都心部、大阪中心部、仙台市などを対象とした実在街区に対するLarge-eddy simulationをスーパーコンピュータ上で多数実施し、高解像度データと低解像度データのセットを取得した。3次元超解像のためには3次元データが必要であり、3次元の高解像度データは容量が非常に大きい。そのため、全てのデータを保存していたのでは容量が大きくなり過ぎた。何度も試行錯誤の上、必要十分、適切なデータセットを構築した。得られた学習と評価用データセットを用いて3次元超解像の評価と改良を行っていくだけでなく、適用の拡大も開始した。これまでには主にスカラー量を対象に超解像技術を開発してきたが、今年度は風速というベクトルの超解像も行った。シミュレーションと学習の実施には東工大のTSUBAME3.0などのGPUスパコンを用いた。超解像の２次元から３次元への拡張だけでなく、ニューラルネットワークに物理を学習させる方向への拡張も行った。実際、回転対称性という物理原則を考慮したニューラルネットワークに関する成果を論文発表できた。また、構築した３次元データセットを使って、３次元超解像に関しても質量保存則を考慮すること、および多変量同時に超解像することの優位性を論じた論文を投稿した。

在2022年，我们评估并改善了上一年开发的3D超分辨率的原型。首先，我们扩展并重建数据集以进行学习和评估。具体而言，在东京中部，大阪中部，仙台和其他区域的超级计算机上进行了大型模拟，并获取了一套高分辨率数据。 3D超分辨率需要三维数据，而3D高分辨率数据的容量很大。因此，如果存储所有数据，容量将太大。经过许多反复试验，我们构建了一个必要且适当的数据集。他们不仅使用获得的学习和评估数据集评估和改善了3D超分辨率，而且还开始扩大其应用程序。到目前为止，我们已经开发了主要针对标量量的超分辨率技术，但是今年我们还实施了称为风速的向量的超分辨率。 GPU超级计算机（例如Tokyo Tech的Tsubame 3.0）用于进行模拟和学习。除了将超分辨率从二维向三维扩展外，它还朝着神经网络学习物理学的方向扩展。实际上，我能够在神经网络上发表论文，这些论文考虑了旋转对称性的物理原理。我还使用构造的3D数据集提交了一篇论文，以讨论考虑3D超分辨率的质量保护定律和多元培养基同时分析的超分辨率。

项目成果

期刊论文数量（25）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Super-resolution of near-surface temperature utilizing physical quantities for real-time prediction of urban micrometeorology

DOI：
10.1016/j.buildenv.2021.108597
发表时间：
2021-08
期刊：
Building and Environment
影响因子：
7.4
作者：
Y. Yasuda;R. Onishi;Y. Hirokawa;D. Kolomenskiy;D. Sugiyama
通讯作者：
Y. Yasuda;R. Onishi;Y. Hirokawa;D. Kolomenskiy;D. Sugiyama

ローンの観測データを用いた微気象予測

使用贷款观测数据进行微天气预测

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
大西領;安田勇輝
通讯作者：
安田勇輝

微気象制御学と気象制御

小气候控制科学和天气控制

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Sunao Oka;Susumu Goto;鷲津仁志;大西領
通讯作者：
大西領

微気象予測と未来社会サービスの同時実現を目指す超解像シミュレーション法

旨在同时实现微天气预测和未来社会服务的超分辨率模拟方法

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
大西領;安田勇輝
通讯作者：
安田勇輝

ドローンの観測データを用いた微気象予測

利用无人机观测数据进行微天气预测

DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
大西領;安田勇輝
通讯作者：
安田勇輝

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大西領其他文献

Inversion Schemes for the Retrieval of Droplet Collision Kernels from Size Distribution Change

从尺寸分布变化反演液滴碰撞内核的反演方案

DOI：
发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
0
作者：
Molokov;S.;Moreau;R.;Moffatt;H.K.(Eds.);Ryo Onishi;大西領;Ryo Onishi
通讯作者：
Ryo Onishi

A new methodology for Reynolds-averaged modeling based on the amalgamation of heuristic-modeling and turbulence-theory methods

基于启发式建模和湍流理论方法相结合的雷诺平均建模新方法

DOI：
发表时间：
2006
期刊：
Physics of Fluids 18
影响因子：
0
作者：
Molokov;S.;Moreau;R.;Moffatt;H.K.(Eds.);Ryo Onishi;大西領;Ryo Onishi;Ryo Onishi;Akira Yoshizawa
通讯作者：
Akira Yoshizawa