PoreDiT：大規模デジタルロック再構成のためのスケーラブルな生成モデル

要旨: 本原稿は、ギガボクセル規模での高効率なデジタルロック再構成を目的とした、新しい生成モデルPoreDiTを提示する。デジタルロック物理学（DRP）における重要な課題、特に解像度と視野（FOV）とのトレードオフ、ならびに従来の深層学習アーキテクチャに伴う計算上のボトルネックに取り組むために、PoreDiTは3次元（3D）Swin Transformerを活用してこれらの制約を打ち破る。グレースケール強度の代わりに、孔隙空間の二値確率場を直接予測することで、本モデルは、孔スケールの流体の流れおよび輸送シミュレーションにとって重要な主要な位相（トポロジー）的特徴を保持する。この手法は計算効率を向上させ、一般的なコンシューマ向けハードウェア上で超大規模（1024^3 ボクセル）のデジタルロック試料の生成を可能にする。さらにPoreDiTは、正確な間隙率、孔スケールの透水係数、ならびにオイラー特性といった物理的忠実性の点で、従来の最先端手法に匹敵する性能を達成する。本モデルが効率よくスケールできる能力は、大規模領域の流体力学シミュレーションに向けた新たな道を切り開くだけでなく、孔スケール流体力学、貯留層の特性評価、ならびにカーボン・セクエストレーションに携わる研究者にとって実用的な解決策を提供する。