The Practice of Reservoir Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:L.P. Dake

出品人:

页数:572

译者:

出版时间:2004-3

价格:756.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780444506719

丛书系列:

图书标签:

• Reservoir Engineering
• Oil and Gas
• Petroleum Engineering
• Fluid Flow
• Reservoir Simulation
• Well Testing
• Production Optimization
• Enhanced Oil Recovery
• Energy Resources
• Geophysics

好的，这是一份针对一本名为《The Practice of Reservoir Engineering》的图书，但完全不涉及或提及该书内容的，关于一本新书的详细简介。 --- 新书书名：《深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿应用》 作者： 艾伦·斯特拉顿（Alan Stratton） 出版社： 科学前沿出版社（Frontier Science Press） ISBN： 978-1-94588-221-X --- 图书简介：深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿应用 在二十一世纪，人类社会所面对的挑战，从气候模式的精确预测到全球供应链的实时调度，无一不指向一类共同的特征：复杂性。这些系统由海量数据驱动，充满非线性和动态耦合，使得传统分析方法往往力不从心。《深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿应用》正是为应对这一挑战而生。本书并非对单一领域技术的罗列，而是一部深度聚焦于如何利用当代最强大的计算工具——深度神经网络（DNNs）——来解构、模拟并最终优化这些错综复杂的现实世界的框架。 本书的撰写者艾伦·斯特拉顿，是世界顶尖的计算科学与应用数学专家，他以严谨的学术态度和丰富的工程实践经验，构建了一座连接理论深度学习架构与实际复杂工程问题的桥梁。全书结构紧凑而内容深厚，旨在为高级研究生、研究人员以及寻求将尖端AI技术应用于实际业务的工程师提供一份既具理论深度又富于实践指导的参考手册。 第一部分：复杂系统基础与深度学习的范式转变 (Foundational Paradigms) 本部分奠定了理解后续章节技术应用的基础。我们首先深入探讨了“复杂系统”的数学定义，区分了从混沌理论到自组织临界性的关键特性。随后，本书详尽阐述了深度学习如何从根本上改变了我们处理“黑箱”模型的方式。 第四章：从统计物理到深度网络的特征提取： 详细比较了传统降维技术（如PCA、流形学习）与深度自编码器（AEs）、变分自编码器（VAEs）在捕获高维数据内在结构方面的优势与局限性。特别讨论了应用于时间序列数据的序列到序列（Seq2Seq）架构在识别长程依赖性方面的突破。 第五章：可解释性、鲁棒性与不确定性量化（XAI）： 在复杂系统中，模型的可信度至关重要。本章集中讨论了后霍克解释（Post-hoc Explanation）技术，如LIME和SHAP，以及内在可解释性模型（如注意力机制）。同时，我们深入研究了贝叶斯神经网络（BNNs）在提供量化不确定性边界方面的应用，这对于风险评估密集型决策流程至关重要。 第二部分：图结构数据与拓扑建模 (Graph-Based Architectures) 许多现实世界的复杂系统，例如社交网络、分子结构、能源电网，其本质是网络化的。本部分专门致力于图神经网络（GNNs）家族，这是处理非欧几里得数据的核心工具。 第八章：谱域与空间域的GNNs比较： 详细分析了Graph Convolutional Networks (GCNs) 与Graph Attention Networks (GATs) 的计算差异及其在不同拓扑结构（如稀疏网络与稠密网络）上的性能表现。 第十章：动态图上的时空建模： 针对需要随时间演化的系统（如交通流量预测或传染病传播），本书提出了融合循环神经网络（RNN/LSTM）与GNNs的混合架构。这部分包含了一个关于如何设计有效的消息传递机制（Message Passing Scheme）的深入案例研究，确保信息在网络结构上的高效传播和聚合。 第十二章：知识图谱嵌入与推理： 探讨如何利用深度学习技术（如TransE、RotatE）将实体关系转化为低维向量表示，并应用于复杂系统的故障诊断与关联性分析。 第三部分：强化学习在动态优化中的集成 (Reinforcement Learning for Optimization) 复杂系统的优化往往涉及到序列决策和对未来状态的预测。本部分将深度学习（作为环境模型或价值函数估计器）与强化学习（RL）框架相结合，实现对高维、非平稳环境的自主控制与优化。 第十四章：模型预测控制（MPC）与深度学习的融合： 传统MPC在处理非线性动力学时计算负担过重。本书提出了一种利用深度学习来近似拉格朗日函数或状态转移矩阵的方法，从而显著提升MPC的实时性。重点讨论了基于Actor-Critic架构的优化策略。 第十六章：多智能体强化学习（MARL）的协调难题： 现实世界的优化通常涉及多个相互作用的决策主体（例如，分布式能源系统中的多个电厂）。我们深入分析了集中式训练/分布式执行（CTDE）范式，并评估了CommNet和QMIX等算法在解决伙伴协调与冲突避免方面的有效性。 第四部分：面向高保真模拟与数字孪生的应用 (High-Fidelity Simulation and Digital Twins) 本书的最后一部分将理论推向实际落地，关注如何利用深度学习来构建能够替代昂贵物理模拟的“替代模型”（Surrogate Models）和“数字孪生”（Digital Twins）。 第十八章：物理信息神经网络（PINNs）的挑战与前沿： PINNs是深度学习与偏微分方程（PDEs）的交汇点。本章超越了标准PINN的实现，探讨了如何处理高维PDEs、如何高效地整合边界条件和初始条件，以及在模型稀疏数据驱动下如何保持物理一致性。 第二十章：时序生成对抗网络（GANs）在极端事件模拟中的应用： 针对稀有且影响巨大的极端事件（如金融危机、灾害性天气），标准数据集稀疏。本章展示了如何利用Conditional GANs生成符合物理约束和统计特性的合成数据样本，用以训练更稳健的决策模型。 结论与未来展望 《深度学习在复杂系统建模与优化中的前沿应用》不是一本概述性的教科书，而是一份针对“如何做”（How-to）的深度指南。它要求读者具备扎实的微积分、线性代数和基础机器学习知识。本书的价值在于其对前沿架构的深入剖析，以及对这些架构在处理现实世界动态、网络化、高不确定性系统时的严格评估。通过本书，读者将掌握驾驭当前计算科学工具箱中最强大组件的能力，以期在工程、金融、环境科学及城市规划等多个领域中，实现前所未有的系统理解与优化控制。本书的讨论始终聚焦于性能、可解释性与计算效率的平衡，确保所提出的方法不仅在理论上优雅，而且在工程实践中可行。

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