Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Chung, Jaehong"'
Autor:
Chung, Jaehong, Marcato, Agnese, Guiltinan, Eric J., Mukerji, Tapan, Viswanathan, Hari, Lin, Yen Ting, Santos, Javier E.
This study introduces a hybrid fluid simulation approach that integrates generative diffusion models with physics-based simulations, aiming at reducing the computational costs of flow simulations while still honoring all the physical properties of in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.19333
Autor:
Chung, Jaehong, Marcato, Agnese, Guiltinan, Eric J., Mukerji, Tapan, Lin, Yen Ting, Santos, Javier E.
Pore-scale simulations accurately describe transport properties of fluids in the subsurface. These simulations enhance our understanding of applications such as assessing hydrogen storage efficiency and forecasting CO$_2$ sequestration processes in u
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.04375
This study presents a Graph Neural Networks (GNNs)-based approach for predicting the effective elastic moduli of rocks from their digital CT-scan images. We use the Mapper algorithm to transform 3D digital rock images into graph datasets, encapsulati
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.19274
Publikováno v:
In Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 1 March 2024 421
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.