Convolutional Surrogate for 3D Discrete Fracture-Matrix Tensor Upscaling

Este estudo aborda o alto custo computacional da modelagem de fluxo de água subterrânea em meios fraturados usando simulações DFM. Para otimizar o processo, propõe-se um modelo substituto baseado em rede neural convolucional 3D para prever a condutividade hidráulica equivalente, permitindo um framework Monte Carlo multinível mais eficiente.