煤矿区区域湖泊大数据系统的构建和应用 煤矿区甲开发
Hongya Wang1,2, Caspar Daniel Adenutsi3, Can Wang1,2
1National Engineering Research Center of Coalbed Methane Development & Utilization, Beijing 100095, China.
ACS omega
|May 30, 2023
概括
本研究介绍了使用区域数据湖的数字煤床甲 (CBM) 治理系统. 优化的模型提高了12%的计算效率,增强了CBM开发.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 数据科学数据科学数据科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 石油和天然气行业正在迅速采用大数据和人工智能进行数字化转型.
- 智能系统对于优化资源管理和开采日益至关重要.
研究的目的:
- 开发煤床甲 (CBM) 开采的数字治理系统.
- 为CBM治理建立一个针对不同数据类型和地质特征的优化模型.
- 创建一个理论框架,将各种数据源结合起来,以加强CBM管理.
主要方法:
- 使用"区域数据湖"理论分析CBM治理的数字性质.
- 在不同数据类型中开发CBM治理的优化模型.
- 建立一个区域数据湖扩展模型,考虑CBM水库的特殊性.
- 创建一个结合的理论模型,整合现场,实验室,管理数据和数据管理系统.
主要成果:
- 建立在区域数据湖的CBM治理系统包括四个关键组成部分:基本支持,数据生命周期,核心治理和战略支持.
- 将CBM治理模型与BP神经网络模型相结合,产生了有效的应用结果.
- 通过拟议的模型,计算效率提高了12%.
结论:
- 区域数据湖方法为数字CBM治理提供了一个强大的框架.
- 对BP神经网络的集成提高了CBM治理模型的性能.
- 开发的模型显示了实践应用的巨大潜力,并提高了CBM操作的效率.
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