論文の概要: Advanced Deep Regression Models for Forecasting Time Series Oil Production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16105v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 15:54:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 12:53:19.846283
• Title: Advanced Deep Regression Models for Forecasting Time Series Oil Production
• Title（参考訳）: 時系列石油生産予測のための高度深層回帰モデル
• Authors: Siavash Hosseini, Thangarajah Akilan
• Abstract要約: 本研究の目的は、逐次畳み込みと長寿命メモリ(LSTM)ユニットを用いた高度なデータ駆動回帰モデルを開発することである。 LSTMに基づくシーケンス学習モデルは,平均絶対誤差(MAE)とR2スコア(111.16点,0.98点)の1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりも石油生産を予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1383147856975633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Global oil demand is rapidly increasing and is expected to reach 106.3 million barrels per day by 2040. Thus, it is vital for hydrocarbon extraction industries to forecast their production to optimize their operations and avoid losses. Big companies have realized that exploiting the power of deep learning (DL) and the massive amount of data from various oil wells for this purpose can save a lot of operational costs and reduce unwanted environmental impacts. In this direction, researchers have proposed models using conventional machine learning (ML) techniques for oil production forecasting. However, these techniques are inappropriate for this problem as they can not capture historical patterns found in time series data, resulting in inaccurate predictions. This research aims to overcome these issues by developing advanced data-driven regression models using sequential convolutions and long short-term memory (LSTM) units. Exhaustive analyses are conducted to select the optimal sequence length, model hyperparameters, and cross-well dataset formation to build highly generalized robust models. A comprehensive experimental study on Volve oilfield data validates the proposed models. It reveals that the LSTM-based sequence learning model can predict oil production better than the 1-D convolutional neural network (CNN) with mean absolute error (MAE) and R2 score of 111.16 and 0.98, respectively. It is also found that the LSTM-based model performs better than all the existing state-of-the-art solutions and achieves a 37% improvement compared to a standard linear regression, which is considered the baseline model in this work.
• Abstract（参考訳）: 世界の石油需要は急速に増加し、2040年までに1日当たり10630万バレルに達すると予想されている。 したがって、炭化水素抽出産業は生産を予測し、運用を最適化し、損失を避けることが不可欠である。 大企業は、この目的のために、ディープラーニング(DL)のパワーと様々な油井からの大量のデータを活用することで、多くの運用コストを節約し、望ましくない環境への影響を減らすことに気付きました。 この方向では,従来の機械学習技術を用いて石油生産予測を行うモデルが提案されている。 しかし、これらの手法は時系列データに見られる歴史的なパターンを捉えることができないため、この問題には不適切である。 本研究の目的は、シーケンシャル畳み込みと長寿命メモリ(LSTM)ユニットを用いた高度なデータ駆動回帰モデルを開発することである。 最適シーケンス長、モデルハイパーパラメータ、およびクロスウェルデータセット形成を選択し、高度に一般化されたロバストモデルを構築する。 ボルベ油田データに関する包括的実験により,提案モデルが検証された。 LSTMに基づくシーケンス学習モデルは,平均絶対誤差(MAE)とR2スコア(111.16点,0.98点)の1次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりも石油生産を予測できることがわかった。 また、LSTMベースのモデルは、既存のすべての最先端ソリューションよりも優れた性能を示し、この研究のベースラインモデルである標準線形回帰よりも37%改善されている。

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