Ce livre en libre accès introduit et explique les algorithmes et techniques d'apprentissage automatique (ML) développés pour des inférences statistiques sur un processus ou un système complexe et leurs applications aux simulations de flux turbulents à réaction chimique.
Ces deux domaines, ML et combustion turbulente, ont un grand corps de travail et de connaissances en eux-mêmes, et ce livre les rassemble et explique les complexités et les défis impliqués dans l'application des techniques ML pour simuler et étudier les flux réagissants. Ceci est important pour l'approvisionnement total en énergie primaire (TPES) dans le monde, puisque plus de 90 % de cet approvisionnement provient des technologies de combustion et des effets non négligeables de la combustion sur l'environnement. Bien que des technologies alternatives basées sur les énergies renouvelables arrivent, leurs parts pour le TPES sont actuellement inférieures à 5 % et il faut un changement de paradigme complet pour remplacer les sources de combustion. Que cela soit pratique ou non est une question entièrement différente, et la réponse à cette question dépend du répondant. Cependant, une analyse pragmatique suggère que la part de combustion dans le TPES devrait être supérieure à 70 % même d'ici 2070. Par conséquent, il sera prudent de tirer parti des techniques ML pour améliorer les sciences et les technologies de combustion afin de concevoir des systèmes de combustion efficaces et « plus écologiques » et plus respectueux de l'environnement.
Le livre couvre l'état actuel de l'art dans ces deux sujets et décrit les défis impliqués, les mérites et les inconvénients de l'utilisation du ML pour les simulations de combustion turbulente, y compris des pistes qui peuvent être explorées pour surmonter les défis. Les équations mathématiques requises et les arrière-plans sont discutés avec de nombreuses références pour que les lecteurs puissent trouver plus de détails s'ils le souhaitent. Ce livre est unique car il n'y a pas de livre avec une couverture similaire de sujets, allant de l'analyse des mégadonnées et de l'algorithme d'apprentissage automatique à leurs applications pour la science de la combustion et la conception de systèmes pour la production d'énergie.
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