南京土壤所探索地下水热耦合研究新方法

中国科学院南京土壤研究所科研团队联合多家单位，基于物理信息神经网络（PINN）构建了面向地热对井系统的水热耦合模拟新方法。该框架将流体流动与热量传输控制方程引入训练流程，采用双网络架构分别预测水头场和温度场，在河北献县地热田对井采灌系统中完成验证。在训练样本有限的条件下，该方法比纯数据驱动深度神经网络具有更高的预测精度和物理一致性。