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MACHINE-LEARNING BASED SYSTEM FOR VIRTUAL FLOW METERING

机译:基于机器学习的虚拟流量计量系统

摘要

Various aspects described herein relate to a system that utilized deep learning and neural networks to estimate/predict an amount of natural resource production in a well given a set of parameters indicative of physical changes to the well. In one aspect, a virtual flow meter includes memory having computer-readable instructions stored therein and one or more processors configured to execute the computer-readable instructions to receive one or more input parameters indicative of physical changes to at least one well; apply the one or more input parameters to a trained neural network architecture; and determine one or more outputs of the trained neural network architecture, the one or more outputs corresponding to predicted fluid output of the at least one well.
机译:这里描述的各个方面涉及一种利用深度学习和神经网络来估计/预测井中的自然资源生产量的系统,该参数指示井的物理变化。在一个方面,虚拟流量计包括具有存储在其中的计算机可读指令的存储器,并且一个或多个处理器,被配置为执行计算机可读指令以接收指示至少一个阱的一个或多个输入参数指示物理变化;将一个或多个输入参数应用于培训的神经网络架构;并确定训练有素的神经网络架构的一个或多个输出,对应于至少一个阱的预测流体输出的一个或多个输出。

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