A convolutional neural network surrogate for hierarchical homogenization: fast elastic moduli prediction of digital rocks
Este artículo propone un método rápido y preciso para predecir los módulos elásticos efectivos de rocas digitales combinando una red neuronal convolucional 3D ligera con la homogeneización jerárquica, lo cual reemplaza las simulaciones numéricas directas computacionalmente costosas y demuestra que el entrenamiento basado en factores normalizados por Hashin–Shtrikman ofrece el equilibrio óptimo entre velocidad, precisión y consistencia física.