Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Quản trị mạng
Dự báo khai thác dầu khí sử dụng thuật giải di truyền (GA) dựa trên việc huấn luyện mạng nơ-ron hồi quy có bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn (LSTM)
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Dự báo khai thác dầu khí sử dụng thuật giải di truyền (GA) dựa trên việc huấn luyện mạng nơ-ron hồi quy có bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn (LSTM)
Thế Hùng
83
7
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết này đề xuất một cách tiếp cận học sâu để dự báo lượng khai thác dầu khí bằng các mạng nơ-ron hồi quy có bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn sâu (Deep LSTMs - DLSTM). Thuật giải di truyền (Genetic Algorithm-GA) được kết hợp sử dụng để tối ưu hóa mạng DLSTM. Cách tiếp cận này được vận dụng để dự báo khai thác cho mỏ STD, bể Cửu Long. | Bài báo khoa học Dự báo khai thác dầu khí sử dụng thuật giải di truyền GA dựa trên việc huấn luyện mạng nơ-ron hồi quy có bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn LSTM Phùng Đại Khánh1 Nguyễn Xuân Huy1 1 Khoa Kỹ thuật Địa chất và Dầu Khí Trường Đại học Bách Khoa Đại học Quốc Gia Tp.HCM phungdaikhanh@hcmut.edu.vn nxhuy@hcmut.edu.vn Tác giả liên hệ nxhuy@hcmut.edu.vn Tel. 84 909453698 Ban Biên tập nhận bài 8 12 2021 Ngày phản biện xong 10 3 2022 Ngày đăng bài 25 4 2022 Tóm tắt Một trong những nhiệm vụ then chốt của việc quản lý khai thác mỏ dầu khí là sử dụng dữ liệu lịch sử khai thác để dự báo sản lượng khai thác trong tương lai và đánh giá trữ lượng trong quá trình lên kế hoạch phát triển mỏ dầu khí. Gần đây lĩnh vực học máy học sâu đã giải quyết được những hạn chế của các phương pháp dự báo truyền thống là phức tạp và tốn nhiều thời gian. Với sự gia tăng theo thời gian lượng dữ liệu khai thác thì cách tiếp cận học sâu này thể hiện tính hợp lý và độ tin cậy cũng như sự chính xác cao trong công tác dự báo khai thác. Bài báo này đề xuất một cách tiếp cận học sâu để dự báo lượng khai thác dầu khí bằng các mạng nơ-ron hồi quy có bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn sâu Deep LSTMs - DLSTM . Thuật giải di truyền Genetic Algorithm-GA được kết hợp sử dụng để tối ưu hóa mạng DLSTM. Cách tiếp cận này được vận dụng để dự báo khai thác cho mỏ STD bể Cửu Long. Kết quả dự báo chính xác đã thể hiện được hiệu quả và sự đúng đắn của cách tiếp cận và phương pháp dự báo. Cách tiếp cận này có thể được áp dụng cho các mỏ tương tự trong khu vực. Từ khóa Học máy Học sâu Thuật giải di truyền Bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn sâu Dầu khí. 1. Mở đầu Dữ liệu chuỗi thời gian trong thực tế rất phức tạp có nhiều nhiễu nên rất khó mô tả chẳng hạn như các phương trình phân tích dựa trên các tham số của đường cong suy giảm áp suất Decline Curve Analysis DCA . Nhược điểm chính của các phương pháp phân tích truyền thống là chủ yếu dựa trên loại dữ liệu chủ quan. Nói cách khác việc lựa chọn độ dốc thích .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đồ án tốt nghiệp: Phân tích trạng thái khai thác và dự báo sản lượng khai thác mỏ Hắc Long
Nghiên cứu ứng dụng thuật toán học máy để dự báo khai thác cho đối tượng móng nứt nẻ, mỏ Bạch Hổ
Xây dựng hướng dẫn thực hiện công tác bảo vệ môi trường trong triển khai dự án ngành dầu khí
Bài tập môn Khai thác dầu khí: Hiện tượng sinh cát và phần mềm Fekete
Phát triển mô hình dự báo khai thác cho các giếng dầu khí
Mẫu Báo cáo dự kiến sản lượng dầu khí khai thác và tỷ lệ tạm nộp thuế (Mẫu số: 01/BCTL-DK)
Dự báo khai thác dầu khí sử dụng thuật giải di truyền (GA) dựa trên việc huấn luyện mạng nơ-ron hồi quy có bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn (LSTM)
Nghiên cứu tích hợp mô hình mô phỏng dòng chảy trong vỉa chứa và lòng giếng nhằm tối ưu hóa dự báo sản lượng các giếng khai thác khí - condensate của mỏ Hải Thạch
Nghiên cứu ứng dụng mô hình tăng trưởng logistic để dự báo khai thác cho tầng miocene dưới, mỏ Bạch Hổ
Tạp chí Dầu khí: Số 3/2019
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.