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RESEARCH · CL_06753 · Apr 28 · 04:00

物理信息神经网络模拟热力逆温下的污染扩散

研究人员开发了一个鲁棒的物理信息神经网络（PINN）框架，用于模拟随时间变化的污染传播，特别是在热力逆温条件下。该新框架采用鲁棒变分方法和基于搭配的策略来提高训练速度和准确性。该模型在斯匹次卑尔根的朗伊尔城进行了测试，以雪地摩托交通为案例研究，揭示了热力逆温如何将污染物滞留近地面，导致空气质量显著恶化。