Geochemistry and machine learning: methods and benchmarking
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Le résumé fourni par la source
Abstract Thanks to the recent progress in numerical methods and computer technology, the application fields of artificial intelligence (AI) and machine learning methods (ML) are growing at a very fast pace. The field of geochemistry for nuclear waste management has recently started using ML for the acceleration of numerical simulations of reactive transport processes, for the improvement of multiscale and multiphysics couplings efficiency, and for uncertainty quantification and sensitivity analysis. Several case studies indicate that the use of ML based approaches brings an overall acceleration of geochemical and reactive transport simulations between one and four orders of magnitude. This paper presents a benchmarking exercise that aims at providing a set of reference data and models for developing and applying ML techniques for geochemical and reactive transport simulations. Several well-known geochemical speciation codes are used to generate systematically a consistent set of high-quality chemical equilibrium data, to be used as input for the training of several ML methods. Two benchmarks are formulated, each with multiple levels of gradually increasing degree of complexity. The first benchmark focuses on cement chemistry, while the second one considers uranium sorption on a clay mineral. The performance of different ML techniques is then evaluated in terms of their numerical efficiency and accuracy. A speedup of several orders of magnitude is observed. The benefits and the limitations of different ML based techniques are then analysed and highlighted.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Geochemistry and machine learning: methods and benchmarking
- Date Crossref
- 18/02/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Paul Scherrer Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Belgian Nuclear Research Centre Engineered and Geosystems Analysis pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Nuclear Research and Consultancy Group pays non établi dans la noticeEntreprise
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Amphos 21 (Spain) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Laboratoire d'Énergétique Moléculaire et Macroscopique pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Université Jean Monnet pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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AgroParisTech pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Université Paris-Saclay pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Institut National de Recherche pour l'Agriculture pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Universidade da Coruña pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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GFZ Helmholtz Centre for Geosciences pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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University of Bern Institute of Geological Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Paul Scherrer Institute, Engineered and Geosystems Analysis — Belgian Nuclear Research Centre et Nuclear Research and Consultancy Group, avec 9 autres affiliations.
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