地质地下水类模型软件：InSAR、地面沉降、GMS、PHREEQC、TOUGH2、FEFLOW、Visual modflow、Hydrus...
查看原文>>>地质地下水类教程：InSAR、地面沉降、GMS、PHREEQC、TOUGH2、FEFLOW、Visual modflow..
以下给大家整理了一些常用的地址软件，可根据自己的研究方向来对比软件应用，内容都比较详细，可点击标题直接查看。
| 1 |
地面沉降数值模拟实践技术应用与案例分析 |
| 2 |
地下水数值模拟 Visual modflow Flex 应用实践技术应用 |
| 3 |
最新全套GMS地下水数值模拟技术与实践项目应用 |
| 4 |
地下水热耦合模拟 FEFLOW 建模实践技术应用 |
| 5 | 地下水环评（一级）实践技术Modflow地下水数值模拟 |
| 6 | 水文地球化学模拟 PHREEQC 实践技术应用 |
| 7 | 三维地质建模数据处理高级实践技术应用 |
| 8 | 基于Surfer与Voxler数据处理及可视化实践技术应用 |
| 9 | 环境土壤物理 Hydrus1D2D3D 模型实践应用线上直播培训班及《环境影响评价技术导则土壤环境（试行）HJ 964-2018》土壤环境影响预测 |
| 10 | 环境土壤物理hydrus2d 3d模型实践应用 |
| 11 | 全流程地下水环境影响评价方法及关键技术与化工、工业园区、固废堆积、矿山等 实际项目应用 |
| 12 | 无人机摄影测量数据处理技术与土方量计算融合 |
| 13 | 岩土工程数值计算之有限单元法：基本理论、模块化搭积木式编程、开源程序手把手实操应用 |
| 14 | 非线性有限元：基本理论与算法、Fortran及Python程序实现与实操 |
| 15 | PHREEQC建模及典型案例解析与高阶拓展应用【反向“编译”、“玩转”后处理技术、GibbsStudio和PhreePlo方法】实践 |
| 16 | TOUGH2系列建模方法及在CO2地质封存、水文地球化学、地热、地下水污染等领域中的实践技术应用 |
| 17 | 北斗/GNSS高精度数据处理暨GAMIT/GLOBK v10.75软件实践技术应用 |
| 18 | 合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、地形三维重建、形变信息提取、监测等实践技术应用 |
| 19 | 基于GMTSAR合成孔径雷达干涉测量InSAR数据处理、形变信息提取与分析等实践技术应用 |
科研所需模型软件：水文水资源、大气科学、农林生态、地信遥感、统计分析、编程语言等...
地质地下水类模型软件：InSAR、地面沉降、GMS、PHREEQC、TOUGH2、FEFLOW、Visual modflow、Hydrus...相关推荐
- 地下水数值模拟-Visual modflow Flex软件应用
地下水(ground water),是指赋存于地面以下岩石空隙中的水,狭义上是指地下水面以下饱和含水层中的水.在国家标准<水文地质术语>(GB/T 14157-93)中,地下水是指埋藏在地 ...
- 地下水数值模拟软件有哪些？？GMS、Visual MODFLOW Flex、FEFLOW、MODFLOW
目录 ①全流程GMS地下水数值模拟技能培养及溶质运移反应问题深度解析 ②Visual modflow Flex地下水数值模拟及参数优化.抽水实验设计与处理.复杂的饱和/非饱和地下水流分析 ③全流程各工 ...
- 地下水数值模拟软件哪个更好用？GMS、Visual modflow、FEFLOW等
更多资讯,关注公众号:Ai科研学术社:(联系方式见文章底部) 最新全套GMS地下水数值模拟 以地下水数值模拟软件GMS10.1操作为主要内容,强调三维地质结构建模.水文地质模型概化.边界条件设定.参数 ...
- MapGIS三维地学建模工具升级！新增地质网格类、提升地学建模与空间分析能力
2022年9月MapGIS 10.6发布,延续全空间智能GIS平台技术路线,通过地学动态建模.属性建模.地下管线建模.景观建模涵盖了全空间地上下一体化的场景范围,有效助力实景三维中国的数据建设.目前, ...
- 你正在使用GPU进行CNN类模型训练，突然发生了内存溢出的错误，你可以通过哪些方式来进行解决？
你正在使用GPU进行CNN类模型训练,突然发生了内存溢出的错误,你可以通过哪些方式来进行解决? 在GPU内存发生溢出(memory overflow)的时候.我们首先想到的肯定是增加GPU的资源,比如 ...
- 列举一些RNN类模型的常见使用形式以及常见的应用
列举一些RNN类模型的常见使用形式以及常见的应用 1,序列到序列的任务: 从一个输入序列到另外一个输出序列: 预测天气信息(或者其他时间序列.例如.血糖.血压.血氧浓度等),或者是识别歌曲中的和弦: ...
- 时间序列分析工具：Prophet、statsmodels、DeepAR、Xgboost类模型、RNN类模型
时间序列分析工具:Prophet.statsmodels.DeepAR.Xgboost类模型.RNN类模型 目录 时间序列分析工具:Prophet.statsmodels.DeepAR.Xgboost ...
- 【论文解读】NN如何在表格数据中战胜GBDT类模型！
作者:一元,四品炼丹师 TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning(ArXiv2020) 01 背景 本文提出了一种高性能.可解释的规范深度表格数 ...
- NN如何在表格数据中战胜GBDT类模型
TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning 作者:一元,公众号:炼丹笔记 背景 本文提出了一种高性能.可解释的规范深度表格数据学习结构TabNet ...
最新文章
- maven工程出现java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderListener...
- R语言ggplot2可视化：使用ggplot2按照热力图的方式显示全是分类变量的dataframe数据、并自定义因子（factor）的图例颜色legend
- webApp移动开发之REM
- 读书笔记：《搞定3--平衡工作和生活的艺术》
- Catalyst3550交换机配置三层接口
- python 字典 列表 速度_高效使用Python字典的清单
- 数据挖掘之关联分析一（基本概念）
- 细究fork()和vfork()
- arduino蓝牙通讯代码_蓝牙4.0模块 无线数据传输模块 无线蓝牙串口 Arduino
- 人类为什么没有尾巴？这个跳跃基因抹去了人类的尾巴，并带来了额外风险
- css技能你get到了吗？
- 排列组合 “n个球放入m个盒子“里，再来一遍
- 分享超级表格用户在知乎上与我们的对话
- 哲理故事与管理之道 14 如何留住员工
- 解决win8无法使用内置管理员账户打开
- NodeJs 面试题 2023
- 1 About This Guide
- Basic Authorization 认证方法
- Godaddy域名与空间解析教程（全）
- Dessert（dfs）