論文の概要: Convolutional Long Short-Term Memory (convLSTM) for Spatio-Temporal Forecastings of Saturations and Pressure in the SACROC Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00796v1
• Date: Sat, 15 Oct 2022 15:22:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-22 11:46:55.114793
• Title: Convolutional Long Short-Term Memory (convLSTM) for Spatio-Temporal Forecastings of Saturations and Pressure in the SACROC Field
• Title（参考訳）: SACROCフィールドにおける飽和と圧力の時空間予測のための畳み込み長短期記憶(convLSTM)
• Authors: Palash Panja, Wei Jia, Alec Nelson, Brian McPherson
• Abstract要約: テキサス州の油田における時間的パラメータを予測するために,畳み込み長短期記憶(LSLSTM)からなる機械学習アーキテクチャを開発した。 パラメータは毎月の終わりに30年間記録され、約83%がトレーニングに使われ、残りの17%がテストに使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.068759908400391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A machine learning architecture composed of convolutional long short-term memory (convLSTM) is developed to predict spatio-temporal parameters in the SACROC oil field, Texas, USA. The spatial parameters are recorded at the end of each month for 30 years (360 months), approximately 83% (300 months) of which is used for training and the rest 17% (60 months) is kept for testing. The samples for the convLSTM models are prepared by choosing ten consecutive frames as input and ten consecutive frames shifted forward by one frame as output. Individual models are trained for oil, gas, and water saturations, and pressure using the Nesterov accelerated adaptive moment estimation (Nadam) optimization algorithm. A workflow is provided to comprehend the entire process of data extraction, preprocessing, sample preparation, training, testing of machine learning models, and error analysis. Overall, the convLSTM for spatio-temporal prediction shows promising results in predicting spatio-temporal parameters in porous media.
• Abstract（参考訳）: テキサス州のSACROC油田における時空間パラメータを予測するために,畳み込み長短期記憶(convLSTM)からなる機械学習アーキテクチャを開発した。 空間パラメータは、各月の終わりに30年(360ヶ月)に記録され、約83%(300ヶ月)がトレーニングに使用され、残りの17%(60ヶ月)がテストに使用される。 コンブLSTMモデルのサンプルは、入力として10連続フレームを選択し、出力として1フレームずつ前進させて10連続フレームを作成する。 個々のモデルは、石油、ガス、水の飽和度、およびネステロフ加速モーメント推定(Nadam)最適化アルゴリズムを用いて訓練される。 データ抽出、前処理、サンプル準備、トレーニング、機械学習モデルのテスト、エラー解析の全プロセスを理解するためのワークフローが提供される。 全体として、時空間予測のためのconvLSTMは、多孔質媒体における時空間パラメータの予測に有望な結果を示す。

関連論文リスト

• Scaling Laws for Predicting Downstream Performance in LLMs [75.28559015477137]
  この研究は、性能評価のためのより効率的な指標として、事前学習損失に焦点を当てている。 我々は、データソース間のFLOPに基づいて、ドメイン固有の事前学習損失を予測するために、電力法解析関数を拡張した。 我々は2層ニューラルネットワークを用いて、複数のドメイン固有の損失と下流性能の非線形関係をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T04:57:48Z)
• Federated Quantum Long Short-term Memory (FedQLSTM) [58.50321380769256]
  量子フェデレーション学習(QFL)は、量子機械学習(QML)モデルを使用して、複数のクライアント間の協調学習を容易にする。 関数の近似に時間的データを利用するQFLフレームワークの開発に前向きな作業は行われていない。 量子長短期メモリ(QLSTM)モデルと時間データを統合する新しいQFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T21:40:47Z)
• History Matching for Geological Carbon Storage using Data-Space Inversion with Spatio-Temporal Data Parameterization [0.0]
  データ空間インバージョン(DSI)では、履歴にマッチした興味の量は、後続のジオモデルを構築することなく直接推測される。 これは、ベイズの設定内でのO(1000)事前シミュレーション結果、データパラメータ化、および後続サンプリングのセットを用いて効率よく達成される。 新たなパラメータ化では、次元縮小のための対向オートエンコーダ(AAE)と畳み込み長短期メモリ(convLSTM)ネットワークを使用して、圧力場と飽和場の空間分布と時間的進化を表す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T00:50:06Z)
• Balancing Computational Efficiency and Forecast Error in Machine Learning-based Time-Series Forecasting: Insights from Live Experiments on Meteorological Nowcasting [0.0]
  本稿では,気象情報を用いた計算コストと予測誤差の関係について述べる。 5日間のライブ実験では、4000のデータソースがトレーニングのためにストリームされ、1時間あたり144モデルが参照された。 その結果, 分散ホライゾンを用いることで計算使用量を50%以上削減し, 誤差は0～15%増加した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T19:10:00Z)
• Catch-Up Distillation: You Only Need to Train Once for Accelerating Sampling [11.272881985569326]
  本稿では, 速度推定モデルの現在のモーメント出力を前回のモーメント出力と一致させる「キャッチアップ蒸留(CUD)」を提案する。 具体的には、CUDは、元の正規微分方程式(ODE)訓練目標を調整し、現在のモーメント出力を、基底真理ラベルと前のモーメント出力の両方に整合させる。 CUDの有効性を示すため、我々はCIFAR-10、MNIST、ImageNet-64で徹底的なアブレーションと比較実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T07:23:12Z)
• Learning to Efficiently Sample from Diffusion Probabilistic Models [49.58748345998702]
  Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は、様々な領域にわたる高忠実度サンプルと競合する対数類似度が得られる。 我々は,事前学習したDDPMに対して最適な離散時間スケジュールを求める,正確な動的プログラミングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:15:07Z)
• Learning representations with end-to-end models for improved remaining useful life prognostics [64.80885001058572]
  残りの設備の実用寿命(RUL)は、現在の時刻と故障までの期間として定義される。 マルチ層パーセプトロンと長期メモリ層(LSTM)に基づくエンドツーエンドのディープラーニングモデルを提案し、RULを予測する。 提案するエンド・ツー・エンドのモデルがこのような優れた結果を達成し、他のディープラーニングや最先端の手法と比較する方法について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T16:45:18Z)
• Rainfall-Runoff Prediction at Multiple Timescales with a Single Long Short-Term Memory Network [41.33870234564485]
  長期記憶ネットワーク(Long Short-Term Memory Networks, LSTMs)は, 日常の放電予測に顕著な成功を収めている。 しかし、多くの現実的なシナリオはより粒度の細かい時間スケールで予測を必要とする。 本研究では,一つのモデル内で複数の時間スケールを共同で予測する2つのMulti-Timescale LSTMアーキテクチャを提案する。 これらのモデルを米国大陸の516の流域でテストし、米国水モデルに対するベンチマークを行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-15T17:52:16Z)
• Predicting Training Time Without Training [120.92623395389255]
  我々は、事前訓練された深層ネットワークが損失関数の所定の値に収束する必要がある最適化ステップの数を予測する問題に取り組む。 我々は、微調整中の深部ネットワークのトレーニングダイナミクスが線形化モデルによってよく近似されているという事実を活用する。 トレーニングをする必要なく、特定の損失にモデルを微調整するのに要する時間を予測できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-28T04:29:54Z)
• Predicting heave and surge motions of a semi-submersible with neural networks [4.0097067208724955]
  半潜水艇のヒーブ動作とサージ動作を予測するために,LSTM(Long Short-term memory)に基づく機械学習モデルを開発した。 測定波の助けを借りて、予測は46.5秒を将来まで延長し、平均精度は90%近くになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T11:24:46Z)
• Convolutional Tensor-Train LSTM for Spatio-temporal Learning [116.24172387469994]
  本稿では,ビデオシーケンスの長期相関を効率的に学習できる高次LSTMモデルを提案する。 これは、時間をかけて畳み込み特徴を組み合わせることによって予測を行う、新しいテンソルトレインモジュールによって達成される。 この結果は,幅広いアプリケーションやデータセットにおいて,最先端のパフォーマンス向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T05:00:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。