机构名称：
¥ 1.0
当前用于预测井处石油和天然气产量流量和储层量表的技术包括来自经典下降曲线通过数值模拟模型分析。目前的工作提出了以下机器学习模型（MLM）的使用：线性回归（LR），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和人工神经网络（ANN），作为预测油和天然气生产流动率的常规方法的替代方法。根据位于挪威大陆架的Volve Field的8年中记录的生产数据，该提案的应用将证明。因此，讨论了上述每个传销的好处，并根据实践经验得出结论，即并非总是更复杂的算法是最好的选择。证明，SVM的替代方案可以产生最佳结果，并且与RF或ANN替代方案相比，它也是一个更简单，更容易实现的模型。
基于机器的油和煤气生产质量销售...
主要关键词
相关文件推荐
