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  1. TOOL · CL_117987 ·

    机器学习加速碳储存的数字岩石建模

    研究人员开发了一个新颖的机器学习框架,用于增强碳酸盐岩的表征,以应用于碳储存和石油生产等领域。该框架利用深度神经网络(DNN)作为复杂模拟的代理模型,并结合了具有多数据同化(ESMDA)的集成平滑器算法。DNN-ESMDA方法将计算时间从数千小时显著缩短到几秒钟,实现了岩石性质的高效推断和不确定性估计,这对于高保真数字岩石建模至关重要。