Reservoir Simulation Runs를 가속화하는 딥러닝의 활용

Reservoir 시뮬레이션은 오일 및 가스 산업에서 중요한 역할을 수행하며 엔지니어가 다양한 추출 시나리오에서 어떻게 작동하는지 예측하는 데 도움이되었습니다. 그러나 전통적인 시뮬레이션 방법은 복잡한 모델을 완성하기 위해 시간과 시간을 절약 할 수 있으며, 종종 시간과 일을 복용 할 수 있습니다.

가속된 Reservoir Simulation에 필요한

빠른 결정의 증가에 대한 수요로, 정확한 결과를 더 빨리 전달할 수있는 방법을 개발하는 것이 더 많은 것을 필요로하고있다. 저장소 시뮬레이션을 가속화하는 것은 더 효율적인 공기 관리, 감소 운영 비용을 리드 할 수 있으며, 회복 전략을 개선.

딥러닝 기술 소개

딥러닝은 인공 지능의 하위 세트이며, 데이터의 복잡한 패턴을 인식하는 교육 신경 네트워크가 포함되어 있습니다. 연구자들은 이제 딥러닝 모델이 역사적인 데이터 및 시뮬레이션 출력을 기반으로 보존 행동을 예측하는 방법을 탐구하고 있습니다.

심판을 가속화하는 딥러닝

Surrogate Modeling:] Neural 네트워크는 surrogate 모델로 작용하며, 고정밀도의 전통적인 시뮬레이션 결과를 약화합니다.
수량 계산 시간: 한 번 훈련, 딥러닝 모델은 초에 예측을 생성 할 수 있으며, 기존보다 훨씬 빠르게.
Real-Time Decision Making: Rapid 예측은 보수 관리 중 실시간 분석 및 결정이 가능합니다.

도전과 미래 방향

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