AI赋能-耦合、预测与优化
围绕深海与深地复杂能源系统的不确定性、多场强耦合与跨尺度非线性特征，构建“物理约束 + 数据驱动 + 因果发现”融合的智能建模体系，实现地下系统状态演化的高精度预测与多目标优化调控。
突破传统数值模拟对计算成本与参数依赖的限制，提升复杂耦合系统在长时间尺度与大空间尺度下的预测能力与决策效率。
研究方向#
物理约束深度学习 因果发现与机制识别 智能预测模型构建 多目标优化与智能调控
代表性成果#
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