油田开发中的两相渗流与流体力学、岩土力学综合研究

孙广晨

在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。据调查，目前在岩土工程领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面：

1、预测模型开发：使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为，例如土压力、剪切强度等。

2、数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大量实验数据，以识别土壤和岩石的非线性特性。

3、地质结构识别：应用深度学习技术如卷积神经网络（CNN），识别和分类地质结构和岩石类型。

4、地下设施稳定性分析：利用深度学习模型评估地下设施（隧道、矿井）的稳定性和潜在风险。

5、环境影响评估：使用深度学习模拟和预测岩土工程活动对环境（地下水流、土壤污染）影响。

6、灾害风险评估：应用深度学习模型来评估地震、滑坡等自然灾害对岩土工程结构的潜在风险

7、智能监测和诊断：利用深度学习进行岩土工程结构的实时监测，及时发现问题并进行诊断

8、自动化设计和优化：使用深度学习算法自动设计岩土工程解决方案，优化工程设计参数。

在深度学习与流体力学融合的背景下，科研边界不断拓展，创新成果层出不穷。从物理模型融合到复杂流动模拟，从数据驱动研究到流场智能分析，深度学习正以前所未有的力量重塑流体力学领域。目前在Nature和Science杂志上发表的深度学习驱动的流体力学方面的论文主要集中以下几个方面：

1、流体力学方程的求解：利用深度学习模型来求解流体力学的基本方程，如纳维-斯托克斯方程。

2、湍流模拟：应用深度学习技术来改进湍流模型，提高湍流模拟的准确性和效率。

3、流场重建与超分辨率：使用深度学习算法对流场数据进行超分辨率重建，提升现有数据的分辨率，以更精确地模拟和分析流体流动。

4、流动特征识别与分类：利用深度学习模型来识别和分类流体流动中的关键特征。

5、流动控制与优化：应用深度学习进行流动控制策略的优化，以提高流体机械的性能。

6、计算流体动力学（CFD）与机器学习的结合：将深度学习集成到传统的CFD软件中，以提高计算效率和精度。

7、物理约束神经网络：开发满足物理守恒定律的神经网络模型，如保辛神经网络。

8、激波和边界层过渡：利用深度学习预测和分析流体中的激波以及边界层的过渡现象。

9、实验数据与模拟数据的融合：使用深度学习来提高流体力学模型的预测能力。

10、新兴技术与流体力学的交叉：如神经辐射场流场重构等新兴技术在流体力学中的应用。

为了满足广大科研人员对深度学习岩土工程/PFC/OpenFOAM和Fluent和深度学习算法驱动的流体力学与高效应用的需求，特举办了本次专题培训班，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方为互动派（北京）教育科技有限公司，会议会务合作单位为北京中科四方生物科技有限公司相关事宜通知如下：

专题一 (直播4天)	深度学习岩土工程中的应用与时间 2024年11月23日-11月24日 2024年11月30日-12月01日
专题二 (直播4天)	PFC离散元数值模拟仿真技术与应用 2024年11月16日-11月17日 2024年11月23日-11月24日
专题三 (直播5天)	Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用 2024年12月07日-12月09日 2024年12月14日-12月15日
专题四 (直播5天)	OpenFOAM和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用 2024年12月06日-12月08日

    培训对象  ▼  

地质学、建筑科学与工程、矿业工程、安全科学与灾害防治、公路与水路运输、水利水电工程、石油天然气工业、地球物理学、环境科学与资源利用、自动化技术等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。。
流体力学相关领域的科研人员，力学、航空航天科学与工程、工业通用技术及设备、动力工程、船舶工业、建筑科学与工程、石油天然气工业、机械工业、汽车工业、环境科学与资源利用等领域的工程师，工业自动化、机器人、智能制造等相关行业从业者，跨领域研究人员。

   培训讲师  ▼  

深度学习岩土工程讲师

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双一流及985工程建设高校副教授、硕导。主持和参与国家及省自然科学基金多项，发表 SCI 检索论文30余篇，论文总共他引900余次。主要从事岩土工程数值模拟方法研究。在土体基本理论与本构关系、人工智能机器学习在岩土工程中的应用等方面积累了丰富的经验。

PFC离散元讲师

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江苏省高水平建设重点高校副教授、硕导。参与国家及省自然科学基金数项，发表 SCI 检索论文二十余篇，国际、国内会议论文二十余篇，其中专利两项，软著五项。主要从事岩土工程数值模拟方法。在土体宏微观力学特性与本构关系、城市地下空间工程、人工智能机器学习在岩土工程中的应用等方面积累了丰富的经验。

Fluent讲师

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国家“985工程”重点高校工程系教授，主要从事流体力学和数据驱动的建模仿真研究，近年来发表SCI论文30余篇，授权2项发明专利，出版英文学术专著一部，并且担任五个国际期刊编委。

研究方向包括：计算流体力学、流体力学中的机器学习方法、数据驱动的计算力学、多相流动与传热传质等。

OpenFOAM讲师

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来自全球顶尖大学，具有丰富的流体力学工作经验，包括实验流体力学，计算流体动力学(CFD)，近年来发表论文多篇。

擅长领域：流体力学与人工智能的交叉科学，流场预测与重构，气动信息预测，基于深度强化学习的气动优化。

OpenFOAM和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用

目录	主要内容
机器学习与流体力学入门	一、经典流体力学 核心要点： 1、回顾经典流体力学理论，掌握NS方程的基本求解方法和模型 2、探索流体力学在工业领域的多元应用 3、运用开源软件OpenFOAM进行流体计算模拟的基本操作 4、流体力学求解模型认知(RNAS, LES) 实操环节： 基于OpenFOAM的矩形柱体LES模拟案例（经典案例数据与代码提供给学员） 二、机器学习基础与应用 核心要点： 1、机器学习的基础概念，熟悉并掌握一系列常见及经典的机器学习算法，为后续课程打下坚实基础 2、掌握运用Python语言进行流动数据的高效后处理。 实操环节： 1、Python编程，为编程新手提供友好的入门指导 2、展示机器学习在流体力学领域的实际应用案例。 3、基于python语言的CFD数据后处理（数据与代码提供给学员）
人工智能与实验流体力学	三、实验流体力学 核心知识点： 1、掌握实验流体力学的基础知识，了解相关实验设备。 2、了解机器学习技术在实验流体力学中的应用。 3、掌握Python语言进行实验数据的后处理，增强数据处理能力。 4、风洞试验 实操环节： 1、展示基于PIV技术的流场数据获取 2、展示机器学习在实验流体力学领域的应用案例。 3、运用Python处理实验数据（数据与代码提供给学员） 四、人工智能与实验流体力学（流场部分） 核心知识点： 1、掌握实验流体力学数据处理的先进方法 2、了解并掌握GAN、DNN、CNN等深度学习技术在流场重构与预测中的应用。 实操环节： 1、基于人工智能技术的流场预测与重构方法 2、运用DNN技术进行流场预测（数据与代码提供给学员） 五、人工智能与实验流体力学（压力部分） 核心知识点： 1、深入了解人工智能技术在压力预测领域的应用前景 2、掌握UNet算法在压力时序预测中的高效使用方法。 实操环节： 1、基于人工智能技术的压力预测方法 2、运用UNet算法进行压力时序预测（数据与代码提供给学员）
人工智能与计算流体动力学	六、人工智能技术与计算流体动力学 核心知识点： 1、学习爬虫技术在网页数据获取中的应用，掌握从开源网站获取信息的技术 2、熟悉民航机翼的空气动力学性能分析 3、掌握基于多层感知机(MLP)的气动性能预测方法。 实操环节： 1、基于爬虫技术的网页数据获取流程 2、基于深度学习的机翼气动性能预测 3、基于多层感知机(MLP)的民航超临界机翼气动性能预测（数据与代码提供给学员） 七、时空超分辨率技术 核心知识点： 1、了解时空超分辨率技术的基本原理与应用 2、掌握人工智能技术在湍流时空超分辨率中的创新应用。 3、深入理解深度学习与湍流超分辨率的耦合机制。 实操环节： 1、基于LES/DNS湍流模拟的时空超分辨率研究 4、基于深度学习的流场时序超分辨率处理（数据与代码提供给学员）
深度强化学习学习在流体力学中的应用	八、深度强化学习（Deep Reinforcement   Learning, DRL） 核心知识点： 1、掌握深度强化学习的框架 2、熟悉深度强化学习的常见算法及其应用场景。 3、理解深度强化学习中动作空间与观察空间的定义与应用。 实操环节： 1、深度强化学习在翼型优化的应用 2、基于深度强化学习的矩形柱体主动流动控制（数据与代码提供给学员） 九、深度强化学习的工程实践 核心知识点： 1、掌握定义定义离散动作空间/连续动作空间的方法，提升算法设计能力 2、学习深度强化学习在工程领域的实际应用，增强解决复杂问题的能力。 实操环节： 1、耦合代理模型的深度强化学习在民航飞机外形优化中的应用 2、运用深度强化学习进行离散动作空间/连续动作空间的优化（数据与代码提供给学员）
课程互动与答疑	1、回顾实践案例课程内容，巩固所学知识、通过答疑加深对知识点的理解与掌握 2、前沿文献的解读，如SORA技术、风乌技术等，了解人工智能技术在流体力学领域的最新进展，保持学术前沿性。

部分案例展示：

    培训特色  ▼  

深度学习岩土工程专题

PFC专题

Fluent专题

1.全方位技能提升：涵盖先进的计算方法（如伪谱法、CNN、GAN、Neural ODE、PINN等）、软件工具应用（Fluent软件、Python编程）、深度学习流场超分辨率、神经网络在湍流模拟中的应用（物理信息神经网络（PINN）和基于图神经网络（GNN））、神经网络在空气动力学中的应用、流动生成与可视化技术，全方位提升您的流体力学计算与应用能力。

2.专业优质资源：提供了多个经典案例实践机会，提供Python编程实现和案例数据代码的资源，确保学习效果与实践体验。

3.新兴技术探讨：课程还包括了流体力学与深度学习融合的新兴技术，如基于扩散模型的流动生成、动模态分解及流场预测等核心知识的探讨，为学员提供了前沿技术的视野。

OpenFOAM专题

1.前沿技术深度聚焦：结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在流体力学领域的最新研究进展。

2.全方位技能提升：涵盖经典流体力学、机器学习、深度学习、实验流体力学、计算流体动力学、时空超分辨率、深度强化学习等核心知识，全方位提升您的流体力学计算与应用能力。

3.专业优质资源：提供丰富案例数据与代码资源，确保学习效果与实践体验。

    报名须知  ▼  

时间地点

深度学习在岩土工程中的应用与实践

2024年11月23日-11月24日

2024年11月30日-12月01日

在线直播（授课四天）

PFC离散元数值模拟仿真技术与应用

2024年11月16日-11月17日

2024年11月23日-11月24日

在线直播（授课四天）

Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用

2024年12月07日-12月09日

2024年12月14日-12月15日

在线直播（授课五天）

OpenFOAM和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用

2024年11月30日-12月01日

2024年12月06日-12月08日

在线直播（授课五天）

报名费用

（含报名费、培训费、资料费）

课程名称		价格（元）
深度学习在岩土工程中的应用与实践		4500
PFC离散元数值模拟仿真技术与应用		4300
Fluent和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用		4900
OpenFOAM和深度学习算法驱动的流体力学计算与应用		4900

优惠一：

专题一、二 2024年10月11日前报名缴费可享受200元早鸟价优惠；

参加过我单位举办的其它课程的老学员可享受额外200元优惠

优惠二：

专题三、四 2024年10月1日前报名缴费可享受300元早鸟价优惠；

参加过我单位举办的其它课程的老学员可享受额外300元优惠

【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；如需开具会议费的单位请联系招生老师索取会议邀请函；

增值服务

1、凡报名成功学员将获得该培训电子课件及案例模型文件；

2、培训结束可获得所学专题课程全部无限次回放视频；

3、参加培训并通过考试的学员，可以获得：北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的专业技能结业证书；

联系方式

      官方联系人:孟老师

      官方报名电话：15932325652

      官方报名企业微信：