Diffusion for Diffusion: A versatile multiphysics fields refinement framework in pollutants transportation

2025-11-12

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AI

DOI：10.1016/j.watres.2025.124962

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摘要

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• 提出了一种基于扩散模型的深度学习框架用于污染物传输。 • 通过稀疏测量数据重建耦合的多物理场污染物场。 • 与现有求解器相比，该框架实现了高精度和高效率。 • 应用表明其在水质监测和风险评估方面具有巨大潜力。 • 提供了一种通用的工具，连接机器学习与环境建模。