SOLVING THE HEAT CONDUCTION PROBLEM USING PHYSICS-INFORMED NEURAL NETWORKS (PINN) AND COMPARISON WITH ANALYTICAL SOLUTION : научное издание

Описание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2026

Ключевые слова: PINN, heat conduction, DeepXDE, теплопроводность

Аннотация: This paper presents the application of Physics-Informed Neural Networks (PINN) for solving the heat conduction problem in an oil well to determine the temperature distribution along the depth. The PINN solution is compared with the analytical solution. В данной работе представлено применение физически-информированных нейронных сетеПоказать полностьюй (PINN) для решения задачи теплопроводности в нефтяной скважине с целью определения распределения температуры по глубине. Решение PINN сравнивается с аналитическим решением.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации

Выпуск журнала: 25

Номера страниц: 193-195

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"

Персоны

  • Khudyakov A. V. (Reshetnev Siberian State University of Science and Technology)

Вхождение в базы данных

  • РИНЦ (eLIBRARY.RU)