Kong流网
PoreFlow-Net的实现：一个3D卷积神经网络，预测通过多Kong介质的流体流量
使用说明
从下载所需的数据（或通过首选的模拟方法创建自己的数据）
使用train.py脚本训练模型
模型架构
这是我们的网络的样子：
方法
先决条件
为了训练/测试我们使用的Tensorflow 1.12模型，应该可以使用更新的版本
其余的必要软件包应通过pip获得
数据
完整的出版物和所有培训/测试数据可在找到。 excel文件随可用样本列表一起提供。
有待改进
keras调谐器可用于优化每个编码分支上的过滤器数量
协同合作
我们欢迎合作
引文
如果您将我们的代码用于自己的研究，请引用我们的出版物 ，我们将不胜感激
@article{PFN2020,
title = "PoreFlow-Net: a 3D convolutional neural network to predict fluid flow through porous media",
journal = "Advances in Water Resources",
pages = "103539",
year =
2021-01-28 16:07:46
19.65MB
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