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Enregistrement W2776658378 · doi:10.1088/1742-2140/aaa2f0

Improved modeling of channel prediction based on gray relational analysis and a support vector machine: a case study on the X pilot area in the Daqing oilfield in China

2017· article· en· W2776658378 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysics and Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPetroChina Innovation FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSupport vector machineChannel (broadcasting)FaciesData miningFluvialGray (unit)Grey relational analysisPetroleum engineeringReservoir modelingComputer scienceArtificial intelligenceGeologyPattern recognition (psychology)AlgorithmMathematicsGeomorphologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considering the complex reservoir conditions and rapid changes in lithological facies, it is difficult to predict the channel distributions in the Heidimiao oil layer in the X pilot area of the Daqing oilfield. To address this problem, a model for fluvial reservoir prediction under complex geological conditions is established by combining gray relational analysis (GRA) and a support vector machine (SVM). Attribute selection is firstly processed based on 2D forward modeling. A predictive model of the main channel combining GRA and SVM methods is then built using the selected attributes as inputs. The predictive pay thickness is our proposed model is well validated with the realistic pay thickness data interpreted from 18 wells, and all the relative errors are within 10%. Channel predictions from our proposed models also confirmed the accuracy based on historical oil production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle