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Digital Commons 引用 Digital Commons 引用 Mohaghegh，Shahab D.，“地下分析：人工智能和机器学习对油藏工程、油藏建模和油藏管理的贡献”(2020)。教职员工奖学金。3089。https://researchrepository.wvu.edu/faculty_publications/3089
几十年来，传统的数值油藏模拟一直为石油和天然气行业做出贡献。该技术的现状是数十年来大量工程师和科学家研究和开发的结果。从 20 世纪 60 年代末和 70 年代初开始，计算机硬件的进步以及巧妙算法的开发和应用导致油藏研究发生了范式转变，从简化的模拟和解析解方法转向数学上更稳健的计算和数值解模型。新的计算范式克服了解析解方法的数学局限性。与简单的模拟模型（如 CRM（电容-电阻建模，1943 年由 W. A. Bruce 引入石油工业）[1] ）相比，它引入了更现实的解决方案。控制多孔介质中流体流动的复杂二阶非线性偏微分方程的数值求解速度在几年前是不可想象的 [2]。如今，这项技术对油藏建模的能力几乎无可争议。现在，它已成为石油和天然气行业工程师和科学家广泛接受的技术。传统数值油藏模拟技术的基础是我们目前对储存和运输现象的物理理解，以及我们的数学建模能力。与被建模油藏的物理和地质相关的复杂性决定了建模过程中所需的妥协程度。将传统数值油藏模拟应用于页岩等非常规资源是一个很好的例子，说明在建模过程中需要做出多少妥协。数值油藏模拟在非常规应用中的折衷方案
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将位于科尔（Kohl's）对面的，并涉及到超过75,000平方英尺的商店选择选择。它将提供折衷的国家零售商，家庭友好的景点，多样化的用餐选择和酒店。Westridge Commons的设计和预先出租正在进行中。这项雄心勃勃的努力强调了Westridg e致力于为顾客创造沉浸式和丰富的经验，同时在促进繁荣的同时，在繁荣的范围内。
推荐引用 推荐引用 Chris C. Goodman Esq.，Just-AIED：Just Applications of Artificial Intelligence in Education 中的一篇论文，123 W. Va. L. Rev. 937 (2021)。可从以下网址获取：https://researchrepository.wvu.edu/wvlr/vol123/iss3/9
她冲上大楼，用力敲打关上的门。她迷路了，迟到了，只想进去。她拿到的是卡，不是钥匙，找不到地方插入。她伸手去拿电话，但她看到的只是一个空白的屏幕。没有拨号盘，没有按钮，没有键盘。屏幕是声控的，无法将她激动的喊叫识别为文字。她再次尝试时泪流满面。她的声音音调被忽略为背景噪音，而不是人的声音。她凝视着屏幕，希望有人能看到她。但外面很黑，她也很黑。面部识别程序几乎检测不到形状，并将她的图像归类为动物，而不是人类。于是，她倒在地上，沮丧地哭泣，无人看见，无人听见。她被锁在寒冷的门外，错过了她的第一节大学课。2