יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

מודלים היברידיים של תהליכי תובלה כימיים

Differentiable Hybrid Modelling for Learning and Optimising Chemical Transport Processes from Experimental Data
פותח מודל היברידי לתהליכי תובלה כימיים. המודל משלב פתרון תרמודינמי עם רשתות נוירונים. הוא מאפשר ללמוד חוקים מונחים ותנאים התחלתיים מנתונים ניסויים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04011v1 Announce Type: cross Abstract: Reliable transport models are essential when modelling and optimising many chemical engineering processes, yet, most models assume hand-picked constitutive laws which may not reflect reality, and often assume initial conditions are known exactly. Both restrictions can significantly bias model predictions and lead to systematic error when used in predictive and control settings. Black-box neural surrogate alternatives for modelling can better match real example data, but are confined to the task they were trained on and cannot be interrogated for physical consistency. Here we introduce a general-purpose differentiable hybrid modelling framework for transport processes, specifically for the case of population balance equations. Our framework
קרא במקור המקורי