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xxxgdragon新蟲(chóng) (初入文壇)
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深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的油氣開(kāi)發(fā)技術(shù)與應(yīng)用專(zhuān)
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1. 油氣開(kāi)發(fā)工程中的基本數(shù)學(xué)物理模型及工程問(wèn)題 1.1.裂縫性儲(chǔ)層流體流動(dòng)模型：等效連續(xù)介質(zhì)模型、離散裂縫網(wǎng)絡(luò)模型 1.2.油氣藏流體連續(xù)介質(zhì)模擬及數(shù)值模擬方法 1.3.油氣藏開(kāi)發(fā)中的提高采收率技術(shù)： 1.4.非常規(guī)油氣藏的壓裂設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)模擬 1.5.偏微分方程（PDE）在油氣開(kāi)發(fā)中的作用和體現(xiàn) 1.6.偏微分方程求解方法概述 2. Python 基本指令及庫(kù) 實(shí)戰(zhàn)演練：基于簡(jiǎn)單 NumPy 指令解決油氣開(kāi)發(fā)工程分類(lèi)問(wèn)題 實(shí)戰(zhàn)演練：基于 PyTorch 模塊求解 3. 基于深度學(xué)習(xí)的 PDE 求解方法 算例實(shí)現(xiàn)：Burgers 方程；擴(kuò)散方程等 算例實(shí)現(xiàn)：?jiǎn)蜗酀B流方程求解 4. 基于深度學(xué)習(xí)的參數(shù)反演 算例實(shí)現(xiàn)：Automatic well test interpretation method for circular reservoirs with changing wellbore storage by using one-dimensional convolutional neural network ， Journal of Energy Resources Technology. 2023 算例實(shí)現(xiàn)：利用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演儲(chǔ)層中的滲透率 K 5. 深度學(xué)習(xí)在油氣開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用：論文復(fù)現(xiàn) 5.1.BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式法在測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中的應(yīng)用研究：利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)分析 參考文獻(xiàn)： Implicit Approximation of Neural Network and Applications. SPE Res Eval & Eng 2009，12 (6): 921-928. 5.2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究：側(cè)重如何利用物理信息提高預(yù) 測(cè)精度 參考文獻(xiàn)：碩士論文 5.3.油氣水流動(dòng)的三維多相多組分非定常偏微分方程組的建立、求解及應(yīng)用 研究：探討如何建立和求解復(fù)雜的 PDE 方程組，并在油氣開(kāi)發(fā)中應(yīng)用 參考文獻(xiàn)：Surrogate modeling for porous flow using deep neural networks, Journal of Petroleum Science and Engineering, 2022, 213, 110460 5.4.人工智能技術(shù)在油氣開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用研究：特別是在處理大數(shù)據(jù)方面的應(yīng) 用，如氣田開(kāi)發(fā)。 參 考 文 獻(xiàn) ： Deep learning-based analysis of the main controlling factors of different gas-fields recovery rate, Energy，2023, 285, 15, 128767, (代碼不公開(kāi)) 5.5.基于非結(jié)構(gòu) PEBI 網(wǎng)格的水驅(qū)、化學(xué)驅(qū)、致密油、頁(yè)巖氣開(kāi)發(fā)中的流動(dòng) 規(guī)律數(shù)值模擬軟件的研發(fā)與應(yīng)用介紹 6. 人工智能方法在油氣田開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用：進(jìn)展與展望 |
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