การ เปรียบ เทียบ แบบ เครือ ข่าย ที่ มี ความ ละเอียด อ่อน

การ จําลอง แบบ ใหม่ มี บทบาท สําคัญ ใน การ สํารวจ และ พัฒนา อ่าง เก็บ น้ํา ที่ แตก.

การเข้าใจการจําลองเครือข่ายแบบคร่าว ๆ

DFN จําลองการจําลองการจําลองการจําแนกการแตกตัวของเครือข่ายภายในอ่างเก็บน้ํา โดยวิธีการจับค่าเรขาคณิต การเชื่อมต่อ และกระจายรอยแตกของแต่ละส่วน

ข้อ ดี ของ DFN ใน การ จําลอง การ รับ บัพ ติ สมา

• [FLT: 0] อนุมานว่า การเป็นตัวแทนของกระดูกหักดีกว่า การคาดเดาทําให้น่าเชื่อถือมากขึ้น
• [FLT: 0] การกู้ข้อมูลที่เพิ่มข้อมูล: การระบุเส้นทางการนําข้อมูลระดับสูง, การช่วยเหลือในกลยุทธ์การสกัดเป้าหมาย.
• [FLT: 0] Risk square: การลดความบกพร่องที่สัมพันธ์กับ การเชื่อมต่อของกระดูกและทางเดินไหล
• [FLT: 0]. สืบค้นการจัดการการบูรณะ : สตาลิเตตได้รับข้อมูลเพิ่มเติม การทําการตัดสินใจสําหรับแผนพัฒนา.

โปรแกรม ของ DFN ใน การ ฝึก อบรม

DFN โมเดลนี้ถูกใช้อย่างแพร่หลาย ในการพัฒนาการเก็บน้ําแบบต่างๆ รวมถึง:

• เริ่มการใช้อักขระเป็นอักขระในอ่างเก็บข้อมูล
• ออกแบบตําแหน่งที่ดีและการทํางานที่แตกตัวของไฮโดรลิค
• เพิ่มการกู้คืนน้ํามัน (อีออร์) เทคนิค
• กําลังดูและปรับปรุงโมเดลอ่างเก็บข้อมูลใหม่

ปัญหา และ การ ตัดสิน ใจ ใน อนาคต

การ วิจัย ใน อนาคต มี เป้า หมาย ที่ จะ รวม DFN เข้า กับ เทคโนโลยี อื่น ๆ ที่ ใช้ ใน การ คํานวณ และ เทคโนโลยี การ หา ข้อมูล เช่น การ ถ่าย ภาพ แบบ จุลชีพ และ การ สํารวจ การ สั่น สะเทือน ของ ไมโคร ไมโคร ไมโคร และ 3 มิติ กําลัง ดําเนิน ต่อ ไป เพื่อ จะ มี การ สร้าง แบบ ดี เอฟ เอ็น ที่ มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น และ แม่นยํา ขึ้น

ความ สามารถ ของ มัน ใน การ พรรณนา เครือ ข่าย กระดูก อย่าง ถูก ต้อง แม่นยํา ช่วย ให้ เรา เข้าใจ และ จัด การ กับ อ่าง เก็บ น้ํา ที่ แตก ต่าง กัน ซึ่ง ทํา ให้ มี ประสิทธิภาพ มาก ขึ้น และ มี การ สกัด เอา ทรัพยากร ที่ คงทน ได้.