南京土壤所提出PINN地热水热耦合模拟方法

事件综述根据 1 篇报道整理，10月19日更新

中国科学院南京土壤研究所张佳宝团队联合中国地质科学院水文地质环境地质研究所等单位，构建了基于物理信息神经网络（PINN）的地热对井系统水热耦合模拟框架，成果已在线发表于《热工程案例研究》。 该框架把地下流体流动与热量传输的控制方程引入神经网络训练，用双网络架构分别预测水头场和温度场。在河北献县地热田对井采灌系统的验证中，训练样本有限时，其预测精度和物理一致性优于纯数据驱动的深度神经网络。

综述由模型根据报道生成，细节以各篇原文为准。