基于迁移学习的物理信息卷积神经网络模拟多孔介质中的流动与时变控制

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

基于物理信息的卷积神经网络被提出用于模拟具有时间变化的井控的多相流体在多孔介质中的情况，该网络参数化了解决方案以建立控制到状态的回归关系。

该文介绍了一种无需参数化的技术，结合U-Net-like CNN和有限差分法领域的离散化方法，学习稳态Navier-Stokes方程近似解。作者比较了基于物理的CNN和基于数据的方法，并展示了将两种方法相结合的性能。

U-Net-like CNN 卷积 基于数据的方法 基于物理的CNN 有限差分法 神经网络 稳态Navier-Stokes方程
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