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基于自动机器学习的采油井压裂效果预测方法

盖建

油气地质与采收率2023,Vol.30Issue(1):161-170,10.
油气地质与采收率2023,Vol.30Issue(1):161-170,10.DOI:10.13673/j.cnki.cn37-1359/te.202203015

基于自动机器学习的采油井压裂效果预测方法

Prediction method for hydraulic fracturing effect of oil production well based on automatic machine learning technology

盖建1

作者信息

  • 1. 国家能源陆相砂岩老油田持续开采研发中心,黑龙江大庆163712;中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院,黑龙江大庆163712
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摘要

关键词

水力压裂/自动机器学习/元学习/贝叶斯优化/模型集成/大庆油田

分类

能源科技

引用本文复制引用

盖建..基于自动机器学习的采油井压裂效果预测方法[J].油气地质与采收率,2023,30(1):161-170,10.

基金项目

国家科技重大专项"大庆长垣特高含水油田提高采收率示范工程"(2016ZX05054),中国石油天然气集团有限公司重大科技专项"大庆油气持续有效发展关键技术研究与应用—特高含水后期水驱高效精准挖潜技术研究与规模应用"(2016E-0205). (2016ZX05054)

油气地质与采收率

OA北大核心CSCDCSTPCD

1009-9603

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