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作者
Forrester ... [1]
Jo H. [1]
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PoreFlow-Net: A 3D convolutional neural network to predict fluid flow through porous media
期刊论文
, 2020, 卷号: 138
作者:
Santos J.E.
;
Xu D.
;
Jo H.
;
Landry C.J.
;
Prodanović M.
;
Pyrcz M.J.
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提交时间:2020/07/28
Binary images
Convolution
Deep learning
Deep neural networks
Flow fields
Flow of fluids
Forecasting
Learning systems
Mechanical permeability
Network architecture
Porous materials
Velocity
Disruptive technology
Fluid velocity field
Geometrical informations
Machine learning models
Orders of magnitude
Spatial relationships
Subsurface formations
Surrogate model
Convolutional neural networks
artificial neural network
digital image
flow modeling
fluid flow
permeability
porous medium
prediction
rock mechanics
surrogate method
three-dimensional modeling
Identifying groundwater contaminant sources based on a KELM surrogate model together with four heuristic optimization algorithms
期刊论文
, 2020, 卷号: 138
作者:
Zhao Y.
;
Qu R.
;
Xing Z.
;
Lu W.
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浏览/下载:26/0
  |  
提交时间:2020/07/28
Contamination
Efficiency
Genetic algorithms
Groundwater
Groundwater pollution
Heuristic algorithms
Knowledge acquisition
Learning algorithms
Machine learning
Modular robots
Particle swarm optimization (PSO)
Quantum computers
Contaminant concentrations
Contaminant sources
Extreme learning machine
Groundwater contaminants
Heuristic optimization algorithms
Heuristic search algorithms
Source characteristics
Traditional genetic algorithms
Computational efficiency
accuracy assessment
genetic algorithm
groundwater pollution
identification method
machine learning
optimization
reliability analysis
surrogate method
Heterogeneous oxidation of amorphous organic aerosol surrogates by O3, NO3, and OH at typical tropospheric temperatures
期刊论文
, 2020, 卷号: 20, 期号: 10
作者:
Li J.
;
Forrester S.M.
;
Knopf D.A.
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浏览/下载:30/0
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提交时间:2020/07/28
aerosol
air temperature
amorphous medium
gas flow
hydroxide
nitrate
oxidation
ozone
surrogate method
troposphere
Brassica napus var. napus