Bandi per assegni di ricerca

Univ. TRIESTE

Torna ai risultati della ricerca
Bando per assegno di ricerca
Descrizione del bando
Titolo del progetto di ricerca in italiano "PHysics Informed machine learning for REservoir modeling and prediction" PNRR HPC Spoke 2 - CUP: J93C22000540006
Titolo del progetto di ricerca in inglese PHysics Informed machine learning for REservoir modeling and prediction
Settore Concorsuale 04 - Scienze della Terra
S.S.D GEO/11 - GEOFISICA APPLICATA
Descrizione sintetica in italiano PHIRE mira a sviluppare e testare tecniche di machine learning e PINN per ottimizzare modellazione e monitoring dei reservoir. Il candidato si occuperà di studiare il nascente campo delle Physics-Informed Neural networks (PINNs) che rappresentano una recente novità metodologica in cui la risoluzione di equazioni differenziali alle derivate parziali avviene attraverso il Deep learning e viene guidata da leggi fisiche, condizioni al contorno e/o dati sperimentali. Dopo aver acquisito dimestichezza con questi metodi, il candidato li applicherà al campo dello studio e del monitoraggio dei giacimenti di idrocarburi con possibili applicazioni nel campo della reiniezione di CO2, della geotermia, delle risorse idrogeologiche. Ulteriori informazioni sono disponibili sul bando al seguente link: https://web.units.it/concorsi/ricerca/conc-50523 .
Descrizione sintetica in inglese PHIRE aims to develop and test machine learning and PINN techniques to optimize reservoir modeling and monitoring. The candidate will study the nascent field of Physics-Informed Neural networks (PINNs) which represent a recent methodological novelty in which the resolution of partial differential equations occurs through Deep learning and is guided by physical laws, boundary conditions and /or experimental data. After having become familiar with these methods, the candidate will apply them to the field of study and monitoring of hydrocarbon reservoirs with possible applications in the field of CO2 reinjection, geothermal energy, hydrogeological resources. Experience in the field of machine learning applications to geophysical problems is required, with particular attention to seismic and GPR methods. Further information can be found at the following link: https://web.units.it/concorsi/ricerca/conc-50523 .
Data del bando 21/11/2023
Numero di assegnazioni per anno 1
Paesi in cui può essere condotta la ricerca Italy
Paesi di residenza dei candidati OTHER
Nazionalità dei candidati OTHER
Sito web del bando https://web.units.it/concorsi/ricerca/conc-50523

 

Dettagli dell'assegno di ricerca
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate)
Importo annuale 28.373
Valuta Euro
Massima durata dell'assegno (mesi) 18

 

Finanziatore
Nome dell'Ente finanziatore Università degli studi di Trieste
Tipologia dell'Ente Academic
Paese dell'Ente Italy
Città Trieste
Sito web https://www.units.it/

 

Contatto presso l'Ente
E-mail assegni@amm.units.it

 

EU Research Framework Programme
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? No

 

Dettagli per la candidatura
Data di scadenza del bando 08/12/2023 - alle ore 00:00
Come candidarsi https://pica.cineca.it/units (rif. PICA 23ar1105-1HPC)