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TET-SUITE

大數據驅動下的智能油藏數字孿生:TIMELINE

融合深度學習算法,實現油氣藏模型在海量地質-工程數據驅動下的持續完善和自動更新,為提高開發效率和采收率提供最新最可靠的地質模型,智能推送并跟蹤鉆完井及油藏工程實施方案。


以DataPool全數據為基礎自動生成統一粒度下的大數據樣本集
深度學習算法下的數據診斷清洗、樣本自動充填
針對甜點識別、動態預測、措施有效性預測等場景的數據準備

 

全面涵括30多種智能算法,滿足分類、聚類、回歸等場景需要
多種機器學習算法下的模型訓練、自動特征工程及參數調優
自動篩選最優數據模型,實現主控因素分析、快速預測與優化
 
 

深度卷積+循環神經網絡訓練生成油藏模擬快速替代模型
基于快速替代模型的自動歷史擬合及生產制度優化
針對大型、非結構網格、復雜機理等算例,顯著提升計算速度
 
 

數據空間反演+貝葉斯證據學習框架下的油藏不確定性分析
動靜態數據驅動下的油藏模型自動調整、不確定性持續降低
鉆完井及油藏工程方案的快速設計、實時跟蹤、效果評價
 
 


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