...
机译:使用深度学习预测非传统资源的生产性能的框架
China Univ Petr East China Minist Educ Key Lab Unconvent Oil & Gas Dev Qingdao 266580 Peoples R China|China Univ Petr East China Sch Petr Engn Qingdao 266580 Peoples R China;
China Univ Petr East China Minist Educ Key Lab Unconvent Oil & Gas Dev Qingdao 266580 Peoples R China|China Univ Petr East China Sch Petr Engn Qingdao 266580 Peoples R China;
China Univ Petr East China Minist Educ Key Lab Unconvent Oil & Gas Dev Qingdao 266580 Peoples R China|China Univ Petr East China Sch Petr Engn Qingdao 266580 Peoples R China;
Univ Texas Austin Jackson Sch Geosci Bur Econ Geol Univ Stn Box X Austin TX 78713 USA;
China Univ Petr Coll Petr Engn Beijing 102249 Peoples R China|MIT Dept Mech Engn Cambridge MA 02139 USA;
Deep learning; Unconventional resources; Numerical simulation; Deep belief network; Prediction; Hyperparameter optimization;
机译:用于预测非传统井性能的物理引导的神经网络 - 利用智能生产数据分析的非传统速率分析
机译:使用机器学习将地质和地震数据与非传统资源生产曲线相关联
机译:DeepHBSP:使用转移学习预测人类血液分泌蛋白的深度学习框架
机译:基于有效的物理学深度学习模型,用于加强非传统水库生产监测和分析
机译:非常规资源区油井生产性能分析与优化
机译:基于深度学习框架的计算机辅助诊断系统对放射科医生在乳腺超声检查中鉴别良恶性肿块的诊断性能的影响
机译:学习曲线,工业环境变化,以及非传统能源中的生产活动动态