国家冰川冻土沙漠科学数据中心

元数据

名称	一种基于机器学习的相渗曲线预测方法及系统
科技资源标识	CSTR:11738.16.NCDC.XDA14.PT4974.2024
数据共享方式	开放下载
摘要	本发明涉及一种基于机器学习的相渗曲线预测方法及系统，通过以测井曲线数据作为输入，将含水饱和度的端点值作为输出，建立第一相渗曲线起始点模型；以测井曲线数据和第一相渗曲线起始点模型输出的预测含水饱和度起始值作为输入，以不同含水饱和度下的相对渗透率为输出，建立第一相对渗透率模型，最终获得相渗曲线深度学习分析综合预测方法，从而将控制机制和参数隐含到模型中，无需建立相对渗透率数学模型、模拟非线性控制机制，提高了获取相渗曲线的效率，降低了相渗曲线预测成本，提高了预测精度，并为人工智能应用于反演和成像问题提供可行性验证和技术支撑，从而作为相对渗透率预测的有效工具。
学科分类	170.20
关键词
作者	邹佳儒,霍守东,刘恩良,周旭晖,穆盛强,黄亮
数据量	1.2 MiB
专利类型：	invention_patent
登记号：	ZL202111400726.0
授权时间：	2022-07-29

引用和标注

数据引用

邹佳儒,霍守东,刘恩良,周旭晖,穆盛强,黄亮. 一种基于机器学习的相渗曲线预测方法及系统. 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn), 2024. https://cstr.cn/CSTR:11738.16.NCDC.XDA14.PT4974.2024.

许可协议

本作品采用知识共享署名 4.0 国际许可协议进行许可。

扫码后在手机端浏览

项目信息详情