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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김기범 (경희대학교) 허균영 (경희대학교)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology 제55권 제6호
발행연도
2023.6
수록면
2,305 - 2,314 (10page)
DOI
10.1016/j.net.2023.03.009

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The governing equations of atmospheric dispersion most often taking the form of a second-order partial differential equation (PDE). Currently, typical computational codes for predicting atmospheric dispersion use the Gaussian plume model that is an analytic solution. A Gaussian model is simple and enables rapid simulations, but it can be difficult to apply to situations with complex model parameters. Recently, a method of solving PDEs using artificial neural networks called physics-informed neural network (PINN) has been proposed. The PINN assumes the latent (hidden) solution of a PDE as an arbitrary neural network model and approximates the solution by optimizing the model. Unlike a Gaussian model, the PINN is intuitive in that it does not require special assumptions and uses the original equation without modifications. In this paper, we describe an approach to atmospheric dispersion modeling using the PINN and show its applicability through simple case studies. The results are compared with analytic and fundamental numerical methods to assess the accuracy and other features. The proposed PINN ap proximates the solution with reasonable accuracy. Considering that its procedure is divided into training and prediction steps, the PINN also offers the advantage of rapid simulations once the training is over
#Atmospheric dispersion modeling #Physics-informed neural network (PINN) #Solutions of a partial differential equation

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