A Physics-Informed Computational Framework for Forward Prediction and Inverse Closure Learning of Pore-Scale Biofilm Growth
Cette étude présente un cadre de calcul fondé sur la physique qui intègre un modèle de diffusion de biofilm modifié, dépendant de la densité, à des observations microfluidiques afin de parvenir à une prédiction directe et à un apprentissage par fermeture inverse supérieurs de la croissance du biofilm à l'échelle des pores dans les milieux poreux.