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基于融合多模态特征的深层煤岩气产量预测

郭子熙张舒马骉康芸玮李曙光陈东陈怡羽陈博文赵金洲

天然气工业2024，Vol.44Issue(10)：P.140-149,10.

天然气工业2024，Vol.44Issue(10)：P.140-149,10.DOI:10.3787/j.issn.1000-0976.2024.10.011

郭子熙 ¹张舒 ²马骉 ³康芸玮 ⁴李曙光 ⁵陈东 ⁶陈怡羽 ⁵陈博文 ⁷赵金洲⁸

作者信息

1. 油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学清华大学数学科学系
2. 油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学西南石油大学计算机与软件学院,北京市100084 四川省油气勘探开发智能化工程研究中心数据挖掘与知识管理南充市重点实验室·西南石油大学
3. 中国石油集团川庆钻探工程有限公司井下作业公司
4. 西南石油大学理学院
5. 中国石油煤层气有限责任公司
6. 中联煤层气国家工程研究中心
7. 中国石油西南油气田公司
8. 油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学
折叠

深层煤岩气/深度学习/长短时记忆网络/三维特征提取/注意力机制/产量预测

能源科技

郭子熙,张舒,马骉,康芸玮,李曙光,陈东,陈怡羽,陈博文,赵金洲..基于融合多模态特征的深层煤岩气产量预测[J].天然气工业,2024,44(10):P.140-149,10.

国家自然科学基金重点项目“基于新一代信息技术的复杂油气储层地震勘探理论和方法”(编号:42330801) （编号:42330801）

油气藏地质及开发工程全国重点实验室开放基金课题“深部煤层气缝网压裂缝网形成与延伸机理研究”(编号:PLN2024-29) （编号:PLN2024-29）

“基于迁移学习的气井产量预测方法研究”(编号:PLN2022-50)。（编号:PLN2022-50）

OA北大核心CSTPCDEI

ISSN：1000-0976

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