Physics-informed neural networks for parameter learning of wildfire spreading
作者: Konstantinos Vogiatzoglou, Costas Papadimitriou, Vasilis Bontozoglou, Konstantinos Ampountolas
分类: cs.LG, cs.CE
发布日期: 2024-06-20 (更新: 2024-11-14)
备注: 32 pages, 14 figures, 2 Tables
💡 一句话要点
提出基于物理信息神经网络的野火蔓延参数学习方法，用于构建野火数字孪生。
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 物理信息神经网络 野火蔓延 参数学习 数字孪生 火灾预测
📋 核心要点
- 野火蔓延建模需要准确的参数，传统方法难以有效识别这些参数，阻碍了野火预测和管理。
- 该论文提出利用物理信息神经网络（PiNN），将野火蔓延的物理规律融入神经网络训练中，从而学习模型中的未知参数。
- 实验表明，该PiNN方法能够有效地识别一维和二维火势蔓延场景以及真实火灾案例中的未知参数，且对噪声具有鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于物理信息神经网络（PiNN）的方法，用于学习可解释的野火蔓延模型中的未知参数。该模型融合了基本的物理定律，并通过关键参数来捕捉野火的复杂行为。该机器学习框架利用人工神经网络理论以及控制野火动态的物理约束，包括质量和能量守恒的第一性原理。通过使用高保真模拟器生成的时空演化合成数据以及2002年加州Troy Fire的实证数据（地表热图像）对PiNN进行训练，以进行物理信息参数识别。参数学习结果表明，该PiNN在揭示一维和二维火势蔓延场景以及Troy Fire中野火模型的未知系数方面具有预测能力。此外，该方法在存在噪声数据的情况下仍能稳健地识别相同参数。通过将这种PiNN方法集成到一个综合框架中，所构想的物理信息数字孪生将增强智能野火管理和风险评估，为主动和被动策略提供强大的工具。
🔬 方法详解
问题定义：野火蔓延建模依赖于一些关键参数，这些参数难以直接测量或估计。传统方法，如纯数据驱动的方法，可能无法保证物理一致性，且泛化能力有限。因此，需要一种能够有效识别这些未知参数，并同时满足物理约束的方法。
核心思路：论文的核心思路是将野火蔓延的物理模型（例如，基于质量和能量守恒的模型）与神经网络相结合。通过将物理模型的残差作为损失函数的一部分，引导神经网络学习符合物理规律的参数。这样既利用了数据的驱动能力，又保证了模型的物理合理性。
技术框架：该方法的核心是物理信息神经网络（PiNN）。整体流程如下：1. 构建野火蔓延的物理模型，确定需要学习的参数。2. 构建神经网络，输入为空间和时间坐标，输出为火势蔓延的相关变量（如温度）。3. 定义损失函数，包括数据损失（预测值与观测值的差异）和物理损失（物理模型残差）。4. 使用优化算法（如Adam）训练神经网络，使其同时满足数据约束和物理约束。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将物理模型直接嵌入到神经网络的训练过程中。与传统的纯数据驱动方法相比，PiNN能够更好地利用先验知识，提高参数识别的准确性和鲁棒性。此外，PiNN还可以处理数据稀疏或噪声较大的情况。
关键设计：关键设计包括：1. 物理模型的选择：选择合适的野火蔓延模型，例如考虑质量和能量守恒的模型。2. 神经网络结构：选择合适的神经网络结构，例如多层感知机（MLP），以拟合火势蔓延的相关变量。3. 损失函数设计：合理设置数据损失和物理损失的权重，以平衡数据驱动和物理约束的影响。4. 优化算法选择：选择合适的优化算法，例如Adam，以加速训练过程并提高收敛性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该PiNN方法能够准确识别一维和二维火势蔓延场景中的未知参数，并且在Troy Fire真实火灾案例中也取得了良好的效果。即使在存在噪声数据的情况下，该方法仍然能够稳健地识别参数，表明其具有较强的鲁棒性。具体性能数据未知，但论文强调了其在参数识别方面的预测能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建野火数字孪生系统，实现更精确的野火蔓延预测和风险评估。通过准确估计关键参数，可以优化野火管理策略，例如资源部署和疏散计划。此外，该方法还可以用于研究不同环境条件下的野火行为，为制定更有效的防火措施提供依据。
📄 摘要（原文）
Wildland fires pose a terrifying natural hazard, underscoring the urgent need to develop data-driven and physics-informed digital twins for wildfire prevention, monitoring, intervention, and response. In this direction of research, this work introduces a physics-informed neural network (PiNN) designed to learn the unknown parameters of an interpretable wildfire spreading model. The considered modeling approach integrates fundamental physical laws articulated by key model parameters essential for capturing the complex behavior of wildfires. The proposed machine learning framework leverages the theory of artificial neural networks with the physical constraints governing wildfire dynamics, including the first principles of mass and energy conservation. Training of the PiNN for physics-informed parameter identification is realized using synthetic data on the spatiotemporal evolution of one- and two-dimensional firefronts, derived from a high-fidelity simulator, as well as empirical data (ground surface thermal images) from the Troy Fire that occurred on June 19, 2002, in California. The parameter learning results demonstrate the predictive ability of the proposed PiNN in uncovering the unknown coefficients of the wildfire model in one- and two-dimensional fire spreading scenarios as well as the Troy Fire. Additionally, this methodology exhibits robustness by identifying the same parameters even in the presence of noisy data. By integrating this PiNN approach into a comprehensive framework, the envisioned physics-informed digital twin will enhance intelligent wildfire management and risk assessment, providing a powerful tool for proactive and reactive strategies.