The Innovation Energy | Volume 2 Issue 2 Live Now

本文主要介绍了物理信息驱动深度学习（PIDL）在地质能源领域的应用，包括油气开采、地热开发和CO₂封存等。PIDL通过结合物理机理和机器学习模型，解决了地下环境复杂性和数据稀缺性的挑战。文章系统解析了PIDL的方法学创新体系，如损失函数优化和神经网络架构，并重点讨论了其在偏微分方程求解、代理模型构建及反问题建模三大核心应用场景中的优势。研究揭示了PIDL在地质能源智能开发中的变革性潜力，并提出了面向低碳能源转型的多物理场耦合建模新框架，为行业数字化升级提供了理论支撑与技术路线。