用于碳捕集与封存正向和逆向建模的函数空间解耦扩散

基于摘要分析。研究面向碳捕集与封存（CCS）的地下流动建模，针对稀疏观测下逆问题的不适定性，提出 Function-space Decoupled Diffusion Posterior Sampling（Fun-DDPS），将函数空间扩散先验与可微神经算子代理结合，用于正向预测和逆向参数推断。 核心机制是将地质参数场与动力学场的建模解耦：单通道扩散模型学习地质参数（geomodel）的先验分布，Local Neural Operator（LNO）代理提供从参数场到动力学场的物理一致性引导，并通过梯度实现跨场条件约束与数据同化。扩散先验负责恢复参数空间中的缺失信息，代理模型负责高效引导；具体损失、训练流程、观测噪声处理和采样配置尚未验证。 作者报告，在合成 CCS 数据集的正向建模任务中，仅有 25% 观测时，Fun-DDPS 的相对误差为 7.7%，标准代理模型为 86.9%，摘要称约为 11 倍改善；观测的具体含义、抽样方式、误差聚合和基线配置需全文核对。在逆向建模中，作者以渐近精确的 Rejection Sampling（RS）后验为参照，报告 Fun-DDPS 与联合状态基线 Fun-DPS 的 Jensen-Shannon divergence 均小于 0.06。作者还报告，Fun-DDPS 生成的物理一致样本未出现联合状态基线中的高频伪影，且相对 RS 的样本效率提高 4 倍；该效率指标的定义及计算成本口径尚未验证。作者声称这是首次对扩散逆求解器进行此类严格后验验证，该优先性尚未独立核实。 平台推测（待验证）：可迁移的机制是“潜在参数先验＋可微正向代理＋观测条件采样”，而非 CCS 的具体物理模型。假设 EEG 源重建具备可验证的正向映射和适用的源先验，可复用解耦采样框架，但须替换地质先验、LNO 代理及观测模型；低信噪比、通道稀疏、跨被试几何差异和小数据先验偏差可能导致物理约束下仍出现错误重建。一个可证伪的小实验是在低维合成 EEG 源重建任务上，固定正向模型与噪声条件，对比解耦与联合状态采样的后验一致性和重建误差。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。 摘要提供代码仓库，但代码可用性、实验协议、消融及统计信息尚未验证。