Nov, 2023
在油气工业中增强可靠性和适应性的数字孪生框架，实现最优和自治决策
Digital Twin Framework for Optimal and Autonomous Decision-Making in Cyber-Physical Systems: Enhancing Reliability and Adaptability in the Oil and Gas Industry
Carine Menezes Rebello, Johannes Jäschkea, Idelfonso B. R. Nogueira
TL;DR该研究提出了一个数字孪生框架，应用于石油和天然气工业中的气举过程，旨在提高数字孪生系统的稳健性和适应性。该框架结合了贝叶斯推断、蒙特卡罗模拟、迁移学习和不确定性管理等技术，为数字孪生系统提供高效、可靠、值得信赖的识别，并致力于改进复杂实际场景中的决策过程。