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专注智能油藏储量预测的深度时空注意力模型
被引量：
5
1
作者
李宗民
李亚传
+3 位作者
赫俊民
张益政
姚纯纯
刘玉杰
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期77-82,共6页
现有油藏储量预测方法的精度远不能满足实际应用的需求。受循环神经网络和注意力机制的启发,提出一种专注智能油藏储量预测的深度时空注意力模型。该模型通过时间注意力模型来捕获输入数据之间的关键信息,空间注意力模型捕获隐藏状态之...
现有油藏储量预测方法的精度远不能满足实际应用的需求。受循环神经网络和注意力机制的启发,提出一种专注智能油藏储量预测的深度时空注意力模型。该模型通过时间注意力模型来捕获输入数据之间的关键信息,空间注意力模型捕获隐藏状态之间的关系紧密程度,能够缓解数据波动对预测结果的不利影响,从而大幅减小预测误差。结果表明,相比传统方法和已有的深度学习方法,该模型预测精度有显著提高,为今后油藏储量预测提供一种更优的选择。
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关键词
油藏储量预测
循环神经网络
注意力机制
深度时空注意力模型
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职称材料
题名
专注智能油藏储量预测的深度时空注意力模型
被引量：
5
1
作者
李宗民
李亚传
赫俊民
张益政
姚纯纯
刘玉杰
机构
中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院
中国石油大学胜利学院
中国石化胜利油田物探院
出处
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期77-82,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61379106)
山东省自然科学基金项目(ZR2013FM036,ZR2015FM011)
国家重点研发计划(2019YFF0301800)。
文摘
现有油藏储量预测方法的精度远不能满足实际应用的需求。受循环神经网络和注意力机制的启发,提出一种专注智能油藏储量预测的深度时空注意力模型。该模型通过时间注意力模型来捕获输入数据之间的关键信息,空间注意力模型捕获隐藏状态之间的关系紧密程度,能够缓解数据波动对预测结果的不利影响,从而大幅减小预测误差。结果表明,相比传统方法和已有的深度学习方法,该模型预测精度有显著提高,为今后油藏储量预测提供一种更优的选择。
关键词
油藏储量预测
循环神经网络
注意力机制
深度时空注意力模型
Keywords
reservoir reserve prediction
recurrent neural network
attentional mechanism
deep spatio-temporal attention model
分类号
TE155 [石油与天然气工程—油气勘探]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
专注智能油藏储量预测的深度时空注意力模型
李宗民
李亚传
赫俊民
张益政
姚纯纯
刘玉杰
《中国石油大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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