Disertasi Agus Wahyudi (NIM 32219302) dari program studi Doktor Teknik Perminyakan ITB tahun 2025, mengusulkan pendekatan baru untuk menyelesaikan persamaan aliran dua fasa minyak-air menggunakan Physics Informed Neural Networks (PINN) tanpa memerlukan mesh. Penelitian ini menggunakan jaringan saraf tiruan feedforward untuk mengaproksimasi distribusi tekanan dan saturasi secara kontinu, dengan mengintegrasikan persamaan diferensial parsial, kondisi batas, dan kondisi awal ke dalam fungsi kerugian. Dua strategi diinvestigasi: pendekatan sequential dengan JST terpisah untuk tekanan dan saturasi yang dilatih berurutan, dan pendekatan simultan dengan satu JST yang menyelesaikan keduanya bersamaan. Hasil validasi menunjukkan bahwa pendekatan PINN, terutama dengan topologi jaringan bercabang (Ny), mampu memberikan solusi akurat untuk masalah reservoir kompleks, menawarkan alternatif menjanjikan untuk simulasi reservoir dengan geometri beraturan maupun tidak beraturan.
