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利用图神经网络预测岩石的有效弹性模量
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于图神经网络的方法，从数字 CT 扫描图像中预测岩石的有效弹性模量。使用 Mapper 算法将 3D 数字岩石图像转换为图数据集，经过训练的这些图在预测弹性模量方面表现出良好的效果。与卷积神经网络进行比较分析后发现，GNNs 在预测未见过的岩石性质方面具有卓越的性能。
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关键要点
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本研究提出了一种基于图神经网络（GNNs）的方法，预测岩石的有效弹性模量。
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使用 Mapper 算法将 3D 数字岩石图像转换为图数据集，包含关键的几何信息。
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经过训练的图在预测弹性模量方面表现良好。
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与卷积神经网络（CNNs）比较，GNNs 在预测未见过的岩石性质方面表现卓越。
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微结构的图表示降低了 GPU 内存需求，增加了批量大小选择的灵活性。
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该研究展示了 GNN 模型在提高岩石性质预测准确性和数字岩石分析效率方面的潜力。
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