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    基于元學習的多任務油田生產動態擬合模型

    1155   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 08:30:14
    本發明提出了一種基于元學習(Meta?Learning)的多任務油田生產動態擬合模型。油田生產任務眾多，特性復雜，針對每一類任務每一個油田設計算法模型不現實，因此我們提出了基于元學習的多任務油田生產動態擬合模型。該模型相比與常用的算法模型具有以下優勢：該模型適用于多類任務，例如分類、回歸以及強化學習等；該模型適用于當前常用的多種模型，例如CNN、DNN等；該模型在數據集較少的情況下表現優于常見的模型，模型訓練速度快，通過較少次數的梯度下降就可以到達很好的效果；該模型針對油田任務提出了一種通用的表達方式。該模型分為訓練階段與運行測試階段：訓練階段，通過不同井的生產數據，調整模型參數，找到每口井的敏感參數，從而得到較好的油田生產動態模型；運行階段，針對不同類型的任務，可以較好的實現某口井的生產動態預測任務(回歸)，井下故障預測任務(分類)，或者其他任務。
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    聲明：
    “基于元學習的多任務油田生產動態擬合模型” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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