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申请/专利权人：青岛理工大学
摘要：本发明公开了一种基于领域泛化机器学习的多层合采油藏动态产量劈分方法，属于石油工程领域，包括如下步骤：步骤1、获取油藏时空数据并进行数据预处理，构建时空关系图数据结构样本库；步骤2、搭建面向领域泛化鲁棒学习的多层合采油藏动态产量劈分机器学习模型；步骤3、添加噪声、扰动来增加数据不确定性，初始化模型参数；步骤4、训练模型并调整模型参数，实现模型领域泛化；步骤5、利用测试集数据检查模型泛化能力，评估模型性能。本发明能够对多层合采油藏产量分布和动态变化进行准确预测，从而为油田的生产管理和优化提供可靠的支持和指导。
主权项：1.一种基于领域泛化机器学习的多层合采油藏动态产量劈分方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取油藏时空数据并进行数据预处理，构建时空关系图数据结构样本库；步骤2、搭建面向领域泛化鲁棒学习的多层合采油藏动态产量劈分机器学习模型；步骤3、添加噪声、扰动来增加数据不确定性，初始化模型参数；步骤4、训练模型并调整模型参数，实现模型领域泛化；步骤5、利用测试集数据检查模型泛化能力，评估模型性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛理工大学 基于领域泛化机器学习的多层合采油藏动态产量劈分方法
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