TET-SUITE

勘探開(kāi)發(fā)大數據分析與深度學(xué)習平臺:DATAWIZ

在全數據平臺DataPool基礎上,實(shí)現多源數據的時(shí)空整合及分析樣本的自動(dòng)生成;封裝并適配30多種人工智能算法,實(shí)現通用及勘探開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)大數據分析的多個(gè)典型場(chǎng)景。

以DataPool全數據為基礎自動(dòng)生成統一粒度下的大數據樣本集
深度學(xué)習算法下的數據診斷清洗、樣本自動(dòng)填充
針對甜點(diǎn)識別、動(dòng)態(tài)預測、措施有效性預測等場(chǎng)景的數據準備
 


全面涵括30多種智能算法,滿(mǎn)足分類(lèi)、聚類(lèi)、回歸等場(chǎng)景需要
多種機器學(xué)習算法下的模型訓練、自動(dòng)特征工程及參數調優(yōu)
自動(dòng)篩選最優(yōu)數據模型,實(shí)現主控因素分析、快速預測與優(yōu)化

 


深度卷積+循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練生成油藏模擬快速替代模型
基于快速替代模型的自動(dòng)歷史擬合及生產(chǎn)制度優(yōu)化
針對大型、非結構網(wǎng)格、復雜機理等算例,顯著(zhù)提升計算速度

 


數據空間反演+貝葉斯證據學(xué)習框架下的油藏不確定性分析
動(dòng)靜態(tài)數據驅動(dòng)下的油藏模型自動(dòng)調整、不確定性持續降低
鉆完井及油藏工程方案的快速設計、實(shí)時(shí)跟蹤、效果評價(jià)

 


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