【VOSViewer】储层计算(Reservoir computing)的发展现状分析
1 数据导入
从web of science 通过关键词“Reservoir computing”，获得得到830篇论文，导出两个文件1-500和501-830的文件格式“Tab delimited file”。
2 数据分析
2.1 关键词分析
2.1.1 数据导入
阈值确定为3，总共有338个满足条件。如果阈值太低，做出来的可视化，聚类效果不分明。
2.1.2 研究方向
通过network visulization 可以看到分为了12个簇，即为12个研究方向。根据关键词分析可以得出相应的结论。
使用的prompts
通过对论文的关键词聚类，聚类得到得到以下关键词，这些关键词根据权重的高低按照先后顺序排列，请说明这些论文在研究什么样的问题，用一句话来总结：
- 簇1：impact、mortality、cancer、area、simulation、reservoirs、basin、performance、artificial intelligence、variability、climate-change、ann、acquisition、antibiotic resistance、antimicrobial resistance、aquatic environment、cardiovascular outcomes、colonization、computed tomography、covid-19、ct、disease、diversity、dynamics、echocardiography、epidemiology、exposure、health、identification、infection、information、lakes、left atrial function、management、mathematical model、mechanisms、media、motion、mri、neuromorphic、ocean、ommaya reservoir、outbreak、persistence、population、prevalence、recurrent neural network、risk、risk-factors、rules、shell、site、stability、stability analysis、strains、strength、subsidence、transmission、twitter、validation
这些论文主要研究以下几个问题： 1. 影响、死亡率和癌症等与健康相关的因素； 2. 模拟和性能评估，包括人工智能在此领域中的应用； 3. 气候变化和水库、流域以及湖泊等水系的可变性和稳定性分析； 4. 抗生素耐药性及其在环境中的传播； 5. 新冠病毒感染（COVID-19）传播、流行病学和诊断方法（如计算机断层扫描CT、核磁共振技术MRI）； 6. 心血管疾病（如左心房功能）、神经形态计算以及运动控制信息处理方面的机制和识别问题。综上所述，这些论文旨在研究与健康、环境和人工智能相关的各种问题并提供有效解决方案。
- 簇2：computation、chaos、networks、edge、reservoir computing、machine learning、states、optics in computing、performance、synaptic plasticity、criticality、morphological computation、echo state network、equation、esn、feedback、information processing、memory capacity、modeling、modularity、nanwire networks、neuromorphic computing、noise、nonlinearity、pysical reservoir computing、polarization dynamics、power、prediction performance、property、quantum macheine learning、reduction、semiconductor-lasers、soft robotics、subject、times series forecasting、times series prediction
主要研究领域涉及混沌计算、神经网络、机器学习、信息处理、模型建立等多个方面的问题；该论文可能集中讨论了类脑计算、非线性动力学及神经元模型等方面的综合问题。对各种复杂系统的建模与控制。
- 簇3：carbon-dioxide、reservoir、simulation、natural-gas、multiphase flow、fluid、flow、reservoir simulation、sequestration、deformation、adsorption、mechanism、pore-scale、basin、field、relative permeability、geomechanics、pressure、capillary-pressure、co2、co2 storage、constraints、finite element method、frequency、geological storage、geology、hydraulic conductivity、injection、methane、numerical model、numerical simulation、river、language、representation、system、reservoirs、performance、prediction、ann、behavior、permeability、impact
这些论文主要关注在碳储存与油气田开发领域内，利用数值模拟和实验分析来优化储藏层运营性能和提高预测精度。
- 簇4：climate change、river、precipitation、water、variability、operation、basin、framework、hec-hms、extraction、generation、impacts、models、regression、flow、basin、biodiversity、climate、climate change、climate-change、dam、deposition、driven、drought、efficicency、evaporation、extraction、framework、groundwater、hec-hms、impacts、index、india、irrigation、migration、migration、operation、porous media、precipitation、removal、river、sandstone、statellite images、scales、sensitivity analysis、soil、temperature、urban、raraiability、water
这些论文主要研究了气候变化对水资源系统和生态系统的影响及相应的调控策略。
- 簇5：system、area、simulation management、impacts、networks、chaos、flow、reservoir、aritificial neural networks、construction、decision、deformation、erosion、finite element、gis、images、inland water、landslide、modis、Monte Carlo simulation、parameters、part、reconstruction、region、remote sensing、river-basin、rusle、seepage、selection、soil erosion、state、support vector machine、swat、technologies、times series、vegetation、water quality
这些论文研究的问题主要涉及到水资源管理、环境监测以及土地利用等方面，通过模拟和分析来探究系统的影响、网络的特性、决策的构建以及地形变化等，并且运用人工神经网络、机器学习等技术进行模型预测与优化。
- 簇6：optimization、prediction、performance、artificial neural network、evolution、gas、oil、genetic algorithm、echo state networks、management、constraints、climate change、co2 storage、chaos、energy、cloud computing、design、models、well log data、algorithm、data mining、differential evolution、discharge、fuzzy、machine learning、nonlinear dynamics、particle swarm optimization、permeability prediction、water-level
这些论文研究的问题涵盖了优化、预测、性能改进和管理，并且涉及到人工神经网络、进化算法、混沌动力学、云计算、设计和数据挖掘等领域，总结起来是：通过使用不同的算法和技术，研究如何优化预测模型在管理体系中的性能，特别关注气候变化和能源领域的应用。
- 簇7：basal ganglia、language、representation、memory、echo state networks、segmentation、decision-making、organization、sentence comprehension、backpropagation-decorrelation、brain、circuits、cortex、grammatical construction、motor control、patterns、perception、plasticity、predictive coding、prefrontal cortex、recognition、reinforcement learning、responses、sequence、time、uncertainty、working-memory
这些关键词涉及了类脑神经计算、神经科学和深度学习领域的多个研究方向，包括基底神经节、语言表示、记忆、决策制定、大脑皮层的组织和功能、运动控制、感知、可塑性等，总结为"探索大脑认知与行为中的计算机制"。
- 簇8：flow、elliptic problems、reservoirs、diffusion、surface、reservoir simulation、geological storage、carbon dioxide、approximation、convergence、decomposition、decomposition method、domain decomposition、earth、equations、geostatistics、high performance computing、multiphase nonisotherm、parallel computing、price、quality、training、transport、uncertainty quantification
主要研究的是地质储层仿真、流体运移与地下储集、高性能计算以及不确定性量化等问题，总结为研究地下储集系统的多相流动和传输过程中的建模、计算和优化方法。
- 簇9：reservoir、porosity、permeability、behavior、rocks、dispersion、random forest、facies、classification、well logs、machine、petrophysical properties、nmr、carbonate、system、models、computation、neural networks、optimization、simulation、dam、cloud computing、biodiversity、mathematical model、water quality、inland water、injection、co2 storage、carbon dioxide、fluid、connectivity、shale
主要研究的是利用类脑神经计算和深度学习方法研究碳酸盐岩储层潜在的物性特征及其对地下水质量和水环境的影响。
- 簇10：anisotropy、design、field、gas hydrate、inversion、life、magnitude、methane hydrate、orientation、program、recovery、renewable energy、saturation、sediments、slolar energy、visualization、x-ray ct
主要研究地质领域中可再生能源的探测、定向获取以及相关的成像技术应用。
- 簇11：models、systems、hydropower、market、cloud computing、impacts、management、climate-change、framework、basin、classification、optimization、artificial neural network、challenges、cloud computing、competition、costs、electricity markets、energy、generation、hydroppower、integration、market、market、market power、models、productivity、progress、resource、web
主要研究的是能源市场中的水电能优化与管理问题，包括环境影响、成本、市场竞争等方面，以及利用人工神经网络等技术进行预测和优化。
簇12：3 gorges reservoir、algorithms、deep learning、extreme learning machine、landslide displacement、network、regression、time series analysis
主要研究通过深度学习算法和极限学习机等方法，运用时间序列分析、网络结构和回归分析来预测三峡水库地滑位移问题。
2.1.3 研究热点
根据以上研究方向分析，其中簇2和簇7主要是研究类脑计算相关。主要的关键词是：computation、basal ganglia
从overlay visualizaton中可以看到储层计算在类脑神经计算、神经科学的发展没有太多新的研究，几乎是停滞了。然而在类脑计算、非线性动力学及神经元模型等方面有较新的研究和热点。热点关键词有：states、polarization dynamics、optics in computing、pysical reservoir computing、soft robotics、conductor-lasers、quantum macheine learning、mation processing、phological computation、polarization dynamics、prediction performance、subject、quantum reservoir computing、property、esn
这些研究热点涉及多个研究领域，主要研究类脑神经计算、深度学习和相关技术在不同领域中的应用，包括光学计算、物理库计算、软体机器人、激光导体等。
2.2 作者分析
从图中可以看出分为三个大类：
第一类：yamaguchi,terufumi、tsunegi,sumito、taniguchi,tomohiro、akashi,nozomi，研究时间比较久远
第二类：nishida,mitsuhiro、sakurai,ryo、wakao,yasumichi
第三类：akai-kasaya，megumi、asai,tetsuya、nakajima,kohei，目前还在热门研究，从谷歌学术，可以分析出作者的研究集中在物理、硬件领域
3 总结
这些研究储层计算的热点涉及多个研究领域，我关心的是类脑神经计算、深度学习和相关技术的应用领域。包括储层计算在光学计算、物理库计算、软体机器人、激光导体等方向的研究热点。集中在物理和硬件领域的研究。
