摘要
本发明提供一种基于KAN网络的CCUS‑EOR生产井二氧化碳产出量智能预测方法,包括:根据研究区块的生产动态和地质参数,构建区块训练数据集;对所述区块训练数据集中的区块训练数据进行预处理;基于预处理后的区块训练数据进行模型训练,得到二氧化碳产出量智能预测模型,所述二氧化碳产出量智能预测模型包括门控神经网络和KAN网络;将待预测区块的地质参数数据输入至所述二氧化碳产出量智能预测模型中进行预测,得到所述待预测区块的二氧化碳产出量预测结果。本发明的方法提高了二氧化碳产出量预测结果的准确性。
技术关键词
门控神经网络
智能预测方法
计算机存储介质
智能预测系统
模型训练模块
误差曲线
数据处理模块
处理器
产油量
动态
超参数
存储器
样条
电子设备
油压
决策
水量
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时间预测方法
船舶
机器学习模型
数据存储模块
交通流信息
预测控制模型
预测控制方法
排放量
电缆
深度学习网络
黑盒测试方法
大语言模型
计算机可读指令
文本
电子设备
性能预测方法
性能预测模型
建筑群
机器学习模型
数据