文献

J-GLOBAL ID：201702283002862477   整理番号：17A0021223

時系列生産データを用いた石油およびガス生産予測のための記号的ツリーモデル【Powered by NICT】

A Symbolic Tree Model for Oil and Gas Production Prediction Using Time-Series Production Data

著者 (3件)： Wei Bingjie ,  Pinto Helen ,  Wang Xin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSAA  ページ： 272-281  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 石油・ガス井の生産予測は将来の回収率を見積もるために生産の初期段階で起こる。データ駆動ワークフローは,類似の井戸の歴史的時系列生産データを用いた新しい井戸生産を予測するための記号的ツリーモデルを構築するために本論文で提案した。生産データを最初に時系列データの次元縮小とデータ離散化のための凝集と表された。記号樹は,時系列シンボル配列上に構築され,最小ノードサイズと空間情報利得前枝刈りメカニズムは統合されたコンパクトで有益な木を達成した。被覆率指数は樹木サイズを評価した。事例研究は,カナダにおけるMontney Aプールにおけるシェールガス井に提案したワークフローを適用して検討した。は,提案した方法の実現可能性と精度を証明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ワークフロー ,  *採ガス ,  事例研究 ,  利得 ,  ガス井 ,  カナダ ,  回収率 ,  シェールガス ,  次元縮小 ,  *石油 ,  被覆率
準シソーラス用語： 空間情報 ,  離散化 ,  時系列データ ,  データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (9件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  気圏環境汚染  (SB03020M) ,  システム同定  (IA02040O) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  音声処理  (JE05000E) ,  音響信号処理  (BB03050C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 時系列 ,  石油 ,  予測 ,  記号 ,  モデル