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实体 Paulina Quintanilla

Paulina Quintanilla

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  1. TOOL · CL_299748 ·

    物理引导的机器学习模型加速堆浸饱和度控制

    研究人员开发了一种物理引导机器学习（PGML）代理模型，用于预测堆浸操作中的饱和度水平。该模型基于大量数值模拟数据集进行训练，可以预测每小时的饱和度剖面，并且比传统的数值求解器快约70倍。在模拟的每日预测控制器中使用时，PGML方法实现了与调优的PI控制器相当的跟踪精度，同时使用了更少的灌溉量，尽管适度的物理引导略微降低了闭环跟踪性能。