Reservoir Sensitivity Forecasting Method Based on Hybrid Improved CNN and BiGRU Unit
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.
Notice bibliographique
Résumé
Reservoir sensitivity evaluation is used to evaluate the degree of damage to various operating fluids and production parameters of the reservoir in the production process of oil and gas wells. The neural network is widely used in reservoir sensitivity forecasting because of its nonlinear solid fitting and generalisation ability. Although many neural network models have been applied to reservoir sensitivity forecasting, there is still room for improvement in the accuracy of the models. Therefore, to improve the prediction accuracy of the forecasting model, this study will introduce a novel convolutional neural network model (WOA-CNN-BiGRU) integrated with a whale optimisation algorithm and bidirectional gated recurrent unit to forecast the sensitivity of low permeability reservoir. The experiment used relevant datasets to test the model strictly, and the previous BPNN, Elman, and RBF models were compared. The result shows that the percentage error of the WOA-CNN-BiGRU model was as low as 2.6%, which was lower than other forecasting models. The results show that the accuracy of the WOA-CNN-BiGRU model is not only higher than that of engineering measurement methods but also higher than that of other existing models, which has a good potential for application in the industry of reservoir sensitivity forecasting.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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