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基于深度自回归神经网络的多井产量概率预测
1
作者 韩江峡 薛亮 +4 位作者 位云生 齐亚东 王军磊 陈海洋 刘月田 《石油科学通报》 CAS 2024年第4期679-689,共11页
传统产量预测方法易受到单井生产历史和模型假设条件的限制,预测结果无法量化不确定性,难以考虑区块其他生产井开发规律对目标井的指导作用,无法充分利用大量相关的生产历史数据。为此,提出一种以深度自回归神经网络为基础,多井产量数... 传统产量预测方法易受到单井生产历史和模型假设条件的限制,预测结果无法量化不确定性,难以考虑区块其他生产井开发规律对目标井的指导作用,无法充分利用大量相关的生产历史数据。为此,提出一种以深度自回归神经网络为基础,多井产量数据驱动的概率预测新模型。考虑生产时间、油/套压等动态协变量数据,结合贝叶斯推断,利用梯度下降算法和极大似然估计方法,得到多井共有的广义历史—未来产量概率演化模式,实现基于数据驱动的多井产量概率预测。利用鄂尔多斯盆地某两个区块943口致密气井的数据,研究了深度自回归神经网络模型在单井预测、分类预测和总体区块产量预测上的性能。研究结果表明:相比传统深度学习模型(LSTM),新模型利用学习得到的广义产量概率演化模式与目标井的特定产量历史数据相结合,形成“广义+特定”的产量概率预测方法,平均意义上较LSTM模型相对误差降低了45%。分类模型较全局模型相对误差降低了24%,实现了在全局模型的基础上,进一步降低了概率预测的不确定性,提高了特定精细分类井的预测精度。经过实际数据验证,新模型预测精度更好,鲁棒性更强,可以用于油气藏多井产量预测分析。 展开更多
关键词 产量预测 多井预测 神经网络 致密气 概率预测 区块预测
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油藏渗流物理和数据联合驱动的深度神经网络模型 被引量：5
2
作者 薛亮 戴城 +2 位作者 韩江峡 杨明瑾 刘月田 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期145-151,共7页
深度学习已被广泛应用于油气田开发领域的各个方面,但是纯数据驱动的深度学习模型存在数据需求量大、预测能力不稳定和泛化能力弱等问题,而且模型无法考虑数据背后蕴藏的物理规律。针对油藏压力动态预测问题,建立了油藏渗流物理和数据... 深度学习已被广泛应用于油气田开发领域的各个方面,但是纯数据驱动的深度学习模型存在数据需求量大、预测能力不稳定和泛化能力弱等问题,而且模型无法考虑数据背后蕴藏的物理规律。针对油藏压力动态预测问题,建立了油藏渗流物理和数据联合驱动的压力场预测深度神经网络模型,将非均质油藏渗流数学模型以正则化的形式加入到损失函数中,使得模型既能够服从数据训练的结果,又遵守渗流物理方程的约束。结果表明:联合驱动的深度神经网络模型可以实现压力场数据的高效学习和准确预测。对比纯数据驱动的深度神经网络模型,联合驱动的深度神经网络模型预测值与参考值的误差可降低93.1%,决定系数提高20.3%。在观测数据具有噪声的情况下,联合驱动的深度神经网络模型仍然可以保持较高的稳定性,具有较强的抗噪能力。 展开更多
关键词 深度神经网络 渗流物理 非均质性 正则化 损失函数
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探讨税务会计与财务会计分离的客观必然性 被引量：7
3
作者 韩江峡 《中国城市经济》 2011年第12X期140-141,共2页
随着我国财政、税收体制的完善和会计职能的变革,税务会计与企业财务会计、管理会计之间的分工越来越明确。本文作者认为,借鉴一些发达国家的经验,将企业税务会计从企业财务会计、管理会计中分离出来,建立税务会计有其客观必然性,也是... 随着我国财政、税收体制的完善和会计职能的变革,税务会计与企业财务会计、管理会计之间的分工越来越明确。本文作者认为,借鉴一些发达国家的经验,将企业税务会计从企业财务会计、管理会计中分离出来,建立税务会计有其客观必然性,也是我国会计改革的必然趋势。 展开更多
关键词 财务会计 税务会计 分离
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关于美国会计准则与中国会计准则的比较研究 被引量：1
4
作者 韩江峡 《中国城市经济》 2011年第17期138-139,共2页
本文分析比较了中美会计准则的不同,并就如何建立和完善具有中国特色会计准则体系谈谈自己的一些观点,以供同仁参考。
关键词 中美会计准则 比较分析 建立和完善方法
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