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基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型

辛欣 王海彬 罗建男 于涵 袁益龙 夏盈莉 朱慧星 陈强

天然气工业2020,Vol.40Issue(8):149-158,10.
天然气工业2020,Vol.40Issue(8):149-158,10.DOI:10.3787/j.issn.1000-0976.2020.08.012

基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型

Simulation-optimization coupling model for the depressurization production of marine natural gas hydrate in horizontal wells based on machine learning method

辛欣 1王海彬 1罗建男 1于涵 1袁益龙 1夏盈莉 1朱慧星 1陈强2

作者信息

  • 1. 吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室
  • 2. 自然资源部天然气水合物重点实验室·中国地质调查局青岛海洋地质研究所
  • 折叠

摘要

关键词

海洋天然气水合物/地层稳定性/数值模拟/机器学习/混合整数/优化模型/开采方案制订/水平井

引用本文复制引用

辛欣,王海彬,罗建男,于涵,袁益龙,夏盈莉,朱慧星,陈强..基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型[J].天然气工业,2020,40(8):149-158,10.

基金项目

自然资源部中国地质调查局地质调查项目(编号:DD20190231)、国家自然科学基金项目“天然气水合物形成和分解过程的多相流数值模拟研究”(编号:41202166). (编号:DD20190231)

天然气工业

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

1000-0976

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