あなたは歯科・医療関係者ですか?

WHITE CROSSは、歯科・医療現場で働く方を対象に、良質な歯科医療情報の提供を目的とした会員制サイトです。

日本語AIでPubMedを検索

日本語AIでPubMedを検索

PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。
J. Contam. Hydrol..2020 May;234:103642. S0169-7722(19)30427-9. doi: 10.1016/j.jconhyd.2020.103642.Epub 2020-05-04.

湖沼堆積物中の重金属循環に関するベンチマーク問題に対する反応性粒子追跡ソリューション

Reactive particle-tracking solutions to a benchmark problem on heavy metal cycling in lake sediments.

  • Michael J Schmidt
  • Stephen D Pankavich
  • Alexis Navarre-Sitchler
  • Nicholas B Engdahl
  • Diogo Bolster
  • David A Benson
PMID: 32688144 DOI: 10.1016/j.jconhyd.2020.103642.

抄録

地球化学システムは、時空間的に非常に変動する挙動を示すことが知られています。これは、単一のサンプリング時間における空間内の非平滑な濃度曲線や、異なる時間に同じ場所から採取されたサンプル間の変動性の両方で観察されます。しかし、これらのシステムをシミュレートするために設計されたほとんどのモデルは、単一解の滑らかな曲線のみを提供し、データに見られるノイズや変動を捕捉することができません。我々は最近開発された反応性粒子追跡法を非常に複雑な地球化学的挙動を示す系に適用した。この手法をオイラー法に最も近い形で適用したところ、2つのモデルの解がほぼ完全に一致することがわかった。さらに重要なことは、モデルを摂動するための2つのアプローチを検討し、空間的に摂動された状態がデータに存在する変動のより大きな程度を捉えることができることを発見しました。この摂動の方法は、粒子法が独自に適しており、オイラーモデルはあまり適していない課題である。さらに、アルゴリズムの性質上、ノイズの多い空間勾配は多数の移動粒子によって高度に分解することができ、これは高価な化学計算と比較して無視できるほどの計算コストが発生します。

Geochemical systems are known to exhibit highly variable spatiotemporal behavior. This may be observed both in non-smooth concentration curves in space for a single sampling time and also in variability between samples taken from the same location at different times. However, most models that are designed to simulate these systems provide only single-solution smooth curves and fail to capture the noise and variability seen in the data. We apply a recently developed reactive particle-tracking method to a system that displays highly complex geochemical behavior. When the method is made to most closely resemble a corresponding Eulerian method, in its unperturbed form, we see near-exact match between solutions of the two models. More importantly, we consider two approaches for perturbing the model and find that the spatially-perturbed condition is able to capture a greater degree of the variability present in the data. This method of perturbation is a task to which particle methods are uniquely suited and Eulerian models are not well-suited. Additionally, because of the nature of the algorithm, noisy spatial gradients can be highly resolved by a large number of mobile particles, and this incurs negligible computational cost, as compared to expensive chemistry calculations.

Copyright © 2020. Published by Elsevier B.V.