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实体 GCL/SL Composite Liners

GCL/SL Composite Liners

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  1. TOOL · CL_70427 ·

    物理信息神经网络增强污染物传输建模

    研究人员开发了一种新颖的物理信息神经网络（PINN）框架，用于模拟污染物通过复合衬垫的传输。该框架，特别是硬约束PINN（H-PINN）变体，与标准PINN相比，在预测污染物浓度方面显著提高了准确性和稳定性。H-PINN在逆向建模方面也显示出有效性，能够从有限的观测数据中成功识别降解半衰期。