Machine Learning and Its Application to Reacting Flows ML and Combustion
Cập nhật vào: Thứ sáu - 07/07/2023 04:27
Nhan đề chính: Machine Learning and Its Application to Reacting Flows ML and Combustion
Nhan đề dịch: Học máy và ứng dụng của nó đối với các luồng phản ứng ML và đốt cháy
Tác giả: Nedunchezhian Swaminathan
Nhà xuất bản: Springer, Cham
Năm xuất bản: 2023
Số trang: 346 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-3-031-16248-0
SpringerLink
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách này giới thiệu và giải thích các thuật toán và kỹ thuật học máy (ML) được phát triển để suy luận thống kê về một quy trình hoặc hệ thống phức tạp và các ứng dụng của chúng để mô phỏng các dòng hỗn loạn phản ứng hóa học. Hai lĩnh vực này, ML và quá trình đốt cháy hỗn loạn, có rất nhiều nghiên cứu và kiến thức riêng, và cuốn sách này tập hợp chúng lại với nhau và giải thích sự phức tạp và thách thức liên quan đến việc áp dụng các kỹ thuật ML để mô phỏng và nghiên cứu các dòng phản ứng. Điều này rất quan trọng đối với tổng nguồn cung cấp năng lượng sơ cấp (TPES) của thế giới, vì hơn 90% nguồn cung cấp này là thông qua các công nghệ đốt cháy và những tác động không nhỏ của quá trình đốt cháy đối với môi trường. Mặc dù các công nghệ thay thế dựa trên năng lượng tái tạo đang xuất hiện, tỷ lệ của chúng đối với TPES hiện chưa đến 5% và người ta cần một sự thay đổi mô hình hoàn chỉnh để thay thế các nguồn đốt. Điều này có thực tế hay không lại là một câu hỏi hoàn toàn khác và câu trả lời cho câu hỏi này phụ thuộc vào người được hỏi. Tuy nhiên, một phân tích thực tế cho thấy rằng tỷ lệ đốt cháy của TPES có thể sẽ cao hơn 70% thậm chí vào năm 2070. Do đó, sẽ rất thận trọng khi tận dụng các kỹ thuật ML để cải thiện khoa học và công nghệ đốt cháy để quá trình đốt cháy hiệu quả và “xanh hơn” hệ thống thân thiện hơn với môi trường có thể được thiết kế. Cuốn sách đề cập đến tình trạng hiện tại của hai chủ đề này và vạch ra những thách thức liên quan, ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng ML cho các mô phỏng quá trình đốt cháy hỗn loạn, các con đường có thể được khám phá để vượt qua các thách thức. Các phương trình toán học cần thiết và nền tảng được thảo luận với nhiều tài liệu tham khảo để người đọc tìm thêm chi tiết nếu họ muốn. Cuốn sách này là duy nhất vì không có cuốn sách nào có phạm vi chủ đề tương tự, từ phân tích dữ liệu lớn và thuật toán học máy cho đến các ứng dụng của chúng cho khoa học đốt cháy và thiết kế hệ thống để tạo ra năng lượng.
Từ khóa: Học máy. Đốt cháy. Phản ứng đốt cháy. Hệ thống năng lượng.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau
Giới thiệu
Kỹ thuật học máy trong mô phỏng nguyên tử phản ứng
Khung học máy tại chỗ mới để thu thập dữ liệu thông minh và phát hiện sự kiện
Học máy để lập mô hình tenxơ ứng suất trong mô phỏng xoáy lớn
Học máy cho hóa học đốt cháy
Mạng thần kinh chuyển đổi sâu cho mô hình nếp nhăn ngọn lửa quy mô con
Chiến lược học máy cho mô hình hóa lưới con của quá trình đốt cháy hỗn loạn bằng cách sử dụng bảng dựa trên trộn xoáy tuyến tính
Về việc sử dụng học máy để lập mô hình hàm mật độ được lọc ở quy mô lưới con trong các mô phỏng dòng xoáy lớn của các hệ thống đốt
Mô hình hóa theo thứ tự giảm của các luồng phản ứng bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu
AI Siêu phân giải: Ứng dụng cho nhiễu loạn và quá trình cháy
Học máy cho nhiệt âm học