論文の概要: Domain adaption and physical constrains transfer learning for shale gas production

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10920v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 04:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 21:30:49.983658
• Title: Domain adaption and physical constrains transfer learning for shale gas production
• Title（参考訳）: シェールガス製造における領域適応と物理制約伝達学習
• Authors: Zhaozhong Yang, Liangjie Gou, Chao Min, Duo Yi, Xiaogang Li and Guoquan Wen
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン適応と物理制約を利用した新しい移動学習手法を提案する。 この手法は、データ分散の観点からの負の転送を減らすために、ソースドメインからの履歴データを効果的に活用する。 掘削, 完成, 地質データを物理的制約として組み込むことで, ハイブリッドモデルを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26440512250125126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective prediction of shale gas production is crucial for strategic reservoir development. However, in new shale gas blocks, two main challenges are encountered: (1) the occurrence of negative transfer due to insufficient data, and (2) the limited interpretability of deep learning (DL) models. To tackle these problems, we propose a novel transfer learning methodology that utilizes domain adaptation and physical constraints. This methodology effectively employs historical data from the source domain to reduce negative transfer from the data distribution perspective, while also using physical constraints to build a robust and reliable prediction model that integrates various types of data. The methodology starts by dividing the production data from the source domain into multiple subdomains, thereby enhancing data diversity. It then uses Maximum Mean Discrepancy (MMD) and global average distance measures to decide on the feasibility of transfer. Through domain adaptation, we integrate all transferable knowledge, resulting in a more comprehensive target model. Lastly, by incorporating drilling, completion, and geological data as physical constraints, we develop a hybrid model. This model, a combination of a multi-layer perceptron (MLP) and a Transformer (Transformer-MLP), is designed to maximize interpretability. Experimental validation in China's southwestern region confirms the method's effectiveness.
• Abstract（参考訳）: シェールガス生産の効果的な予測は戦略的貯水池開発に不可欠である。 しかし,新しいシェールガスブロックでは,(1)データ不足による負の伝達の発生,(2)深層学習モデル(dl)モデルの限定解釈可能性の2つの課題に遭遇した。 そこで本研究では,ドメイン適応と物理的制約を利用した新しいトランスファー学習手法を提案する。 この手法は、ソースドメインからの履歴データを効果的に活用し、データ分散の観点からの負の転送を減らすと同時に、様々な種類のデータを統合する堅牢で信頼性の高い予測モデルを構築するために物理的制約を用いる。 この方法論は、プロダクションデータをソースドメインから複数のサブドメインに分割して、データの多様性を高めることから始まります。 次に、最大平均差(mmd)とグローバル平均距離尺度を使用して転送可能性を決定する。 ドメイン適応により、転送可能な知識をすべて統合し、より包括的なターゲットモデルを作ります。 最後に, 掘削, 完成, 地質データを物理制約として組み込むことで, ハイブリッドモデルを構築する。 このモデルは、多層パーセプトロン(MLP)とトランスフォーマー(Transformer-MLP)を組み合わせたもので、解釈可能性の最大化を目的としている。 中国南西部での実験検証の結果、この方法の有効性が確認された。

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