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Machine-Learning-Based Early-Warning System Maintains Stable Production

机译:基于机器学习的预警系统维护稳定生产

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摘要

After long-term waterflooding,a number of mature oil fields in China have entered the high-water-cut stage,and abnormal production decline has become the primary problem for stable production.This paper describes an accurate,three-step,machine-learning-based early warning system(EWS)that has been used to monitor production and guide strategy in the Shengli field.Adding artificial samples to the training process improved the system's prediction accuracy greatly(Fig.l).
机译:经过长期的水上,中国的一些成熟油田进入了高水位阶段,并且异常的产量下降已成为稳定生产的主要问题。本文描述了一种准确,三步,机器学习 基于用于监测胜利领域的生产和指导策略的预警系统(EWS)。用训练过程的人工样本大大提高了系统的预测精度(图1)。

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