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张钊
副研究员
所属院部:
高等研究院、数学与交叉科学研究中心、非线性期望前沿科学研究中心
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论文成果
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A physics-informed deep convolutional neural network for simulating and predicting transient Darcy flows in heterogeneous reservoirs without labeled data
所属单位:
高等研究院、数学与交叉科学研究中心、非线性期望前沿科学研究中心
发表刊物:
Journal of Petroleum Science and Engineering
第一作者:
Zhao Zhang
论文编号:
7F1454E2D5054F289E67C73BEF2AFE0B
卷号:
211
字数:
7000
是否译文:
否
发表时间:
2022-04-01
上一条:
A physics-informed convolutional neural network for the simulation and prediction of two-phase Darcy flows in heterogeneous porous media
下一条:
Numerical simulation of skin factors for perforated wells with crushed zone and drilling-fluid damage in tight gas reservoirs
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