Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"Gärttner, Stephan"'
In the past several years, convolutional neural networks (CNNs) have proven their capability to predict characteristic quantities in porous media research directly from pore-space geometries. Due to the frequently observed significant reduction in co
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.03337
Two-scale models pose a promising approach in simulating reactive flow and transport in evolving porous media. Classically, homogenized flow and transport equations are solved on the macroscopic scale, while effective parameters are obtained from aux
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.13265
In recent years, convolutional neural networks (CNNs) have experienced an increasing interest in their ability to perform a fast approximation of effective hydrodynamic parameters in porous media research and applications. This paper presents a novel
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.01818
Publikováno v:
In Artificial Intelligence in Geosciences December 2023 4:199-208
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
European Journal of Applied Mathematics; Feb2024, Vol. 35 Issue 1, p127-154, 28p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Mathematical Methods in the Applied Sciences; Jan2024, Vol. 47 Issue 1, p206-228, 23p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Gärttner, Stephan
Micro-macro models pose a powerful tool to mathematically describe reactive flow and trans- port phenomena in porous media research. Honoring the inherent multiscale spatial structure of porous media such as natural rock, these approaches hold the po
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2091::88bdd2a6d667287676676cf4cd42c875
https://opus4.kobv.de/opus4-fau/files/20002/StephanGaerttnerDissertation.pdf
https://opus4.kobv.de/opus4-fau/files/20002/StephanGaerttnerDissertation.pdf