主页
研究领域
机器学习
智能油藏
智能井筒
智能井场
数字孪生
研究项目
课题组成员
团队负责人
团队其他教师
在校研究生
毕业研究生
学术动态
论文发表
理论方法
生产优化
自动拟合
井位优化
措施优选
组内生活
联系我们
English
措施优选
机器学习与传统数值算法集成的进展与挑战——以油藏数值模拟为例
基于可解释递归神经网络的水驱油藏流动不平衡性分析
利用物理知识融合和模型结构迁移进行井间连通性分析和产量预测
基于知识交互神经网络的油藏表征和产量预测
深度条件生成对抗网络与数据空间反演相结合用于高维不确定地质参...
基于数据生成与多样性增强的有杆泵示功图非均衡工况识别
基于迁移学习和ViT模型的抽油机工况诊断
基于电磁理论的水力压裂参数正演模拟方法
基于贝叶斯公式对地下流动复杂裂缝模型进行标定
每页
10
记录
总共
9
记录
第一页
<<上一页
下一页>>
尾页
页码
1
/
1
跳转到
版权所有:@
The Zhang Group
您是第
715
位访客