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题名基于机器学习的地热采灌方案优化方法
被引量：2
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作者
王佳铖
陈进帆
赵志宏
谭现锋
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机构
清华大学土木工程系
山东省鲁南地质工程勘察院
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出处
《科技导报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第20期93-100,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2019YFB1504103)。
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文摘
为了解决基于数值模拟的优化方法,通常需要大量模拟计算的问题,在比较不同机器学习方法的预测性能后,建立了基于多层感知机的代理模型,以降低计算成本,然后将其与遗传算法相结合,提出了非均质地热储层中地热对井系统采灌方案优化方法。通过地热田对井系统的案例研究,证明了所开发的采灌方案优化方法的合理性和有效性。结果表明,基于代理模型的采灌方案优化方法能以更低的计算成本,准确地找到给定开采井位置时最优的回灌井位置、采灌量和尾水温度。
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关键词
地热对井系统:机器学习
采灌方案优化:代理模型
遗传算法
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Keywords
geothermal doublet system
machine learning
optimization of development parameters
surrogate models
genetic algorithm
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分类号
P314
[天文地球—固体地球物理学]
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