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文献
J-GLOBAL ID：202202274409530038
整理番号：22A0903835
物理的拘束eXtreme勾配ブースティング(XGBoost)ツリーに基づく沖合方向井の初期生産性を予測するためのデータ駆動モデル【JST・京大機械翻訳】
A data-driven model for predicting initial productivity of offshore directional well based on the physical constrained eXtreme gradient boosting (XGBoost) trees
Dong Yintao
(CNOOC Research Institute, Beijing, 100028, China)
,
Qiu Ling
(CNOOC Research Institute, Beijing, 100028, China)
,
Lu Chuan
(CNOOC Research Institute, Beijing, 100028, China)
,
Song Laiming
(CNOOC Research Institute, Beijing, 100028, China)
,
Ding Zupeng
(CNOOC Research Institute, Beijing, 100028, China)
,
Yu Yang
(PetroChina Research Institute of Petroleum Exploration and Development, Beijing, 100083, China)
,
Chen Guanzhong
(CNOOC Research Institute, Beijing, 100028, China)
資料名：
Journal of Petroleum Science and Engineering
(Journal of Petroleum Science and Engineering)
巻： 211 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： T0412A ISSN： 0920-4105 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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