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直播背景：近年來，隨著人工智能技術的迅猛發展，深度學習與物理建模的融合正在重塑傳統計算科學格局。特別是在流體力學與多孔介質滲流模擬領域，面對微觀結構復雜、參數不確定性高、傳統數值方法計算成本昂貴等問題，基于數據驅動或物理引導的深度學習方法展現出前所未有的潛力。

0.6，材料為steel，界面面密度為1850m^-1，傳熱系數為20W/(m2*K)計算模型：內部流動為層流、多孔介質內采用物理速度邊界條件：管外換熱系數為50W/(m2*K)，入口是速度為1m/s、溫度為360K的空氣，出口為壓力出口其他設置：固體、流體材料相關參數保持默認，計算方法采用SIMPLE，殘差都為10e-06、設定出口平均溫度監測曲線。

該系列視頻為上一系列視頻的進階版，包括多孔介質的非均質性。包括達西定律，PDE，固體力學模塊，詳細講解建模思路及各種物理場之間的耦合設置，包括了達西滲流，非均質的多孔介質，達西模塊和PDE的耦合，系數型PDE方程。同時包括石油天然氣礦業類常見的工程問題——兩相流問題，壓裂水平井問題，達西NS布林克曼耦合，流固全耦合，聯合matlab建模，巖石損傷等等。

1、隨著油氣資源的開發，儲層等多孔介質應力和孔壓等會發生變化。

（預覽）【10多孔介質分析_理論.MP4】介紹基本假定和有效應力、應力平衡和流動連續性、分析的類型與用法【11多孔介質分析_例子.mp4】介紹飽和問題與部分飽和問題，講解具體示例第七講：模擬技術（預覽）【12模擬技術_(1).mp4】介紹單元技術、地應力狀態、無限域理論與用法【13模擬技術_(2).mp4】介紹孔隙流體域表面的相互作用、單元添加與移動、材料磨損與網格自適應技術

學習方法 2.案例2——多孔介質 a. 流程步驟 b. 多孔介質應用場景 c. 網格局部加密 d. 阻力系數 e. 孔隙率 f. 初始化方法 g. 物理速度和表面速度 點擊鏈接可直接跳轉到總的系列課程鏈接。