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地质碳封存的数据空间反演中的历史拟合与时空数据参数化
基于监测数据的历史匹配将实现不确定性降低,进而改善工业规模碳储存运营中的含水层管理。
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10 months ago
地质 CO2 封存的代理模型及其在基于 MCMC 的历史匹配中的应用
在这项研究中,我们利用基于深度学习的代理模型来处理具有高度地质不确定性的地质碳储存系统,通过使用大量地质情景下的地质模型实现了准确的预测,并将其用于马尔可夫链蒙特卡洛历史匹配工作流程以降低地质不确定性,从而得到与真实模型更接近的 3D 压力
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a year ago
利用强化学习进行并行自动历史匹配算法
通过将历史匹配问题从最小二乘数学优化问题转化为马尔可夫决策过程,引入了一种方法,可以利用强化学习来解决该问题,从而实现了人工深度神经网络代理与油藏模拟器的交互,找到多个不同的解决方案。这种方法允许通过启动多个并发环境并行解决问题,使代理同时
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2 years ago
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