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Application of Radial Basis Function Learning Algorithm in Petroleum Engineering： Bottom-Hole Pressure Prediction
Application of Radial Basis Function Learning Algorithm in Petroleum Engineering： Bottom-Hole Pressure Prediction
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摘要：
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Spatial prediction of landslide susceptibility using GIS-based statistical and machine learning mode
Landslide susceptibility mapping
Statistical model
Machine learning model
Four cases
Thermodynamic properties of San Carlos olivine at high temperature and high pressure
San Carlos olivine
Thermodynamic property
Thermal expansion
Heat capacity
Temperature gradient
Carbazoles and benzocarbazoles confirm migration of leaked petroleum through caprocks and overlaying
Migration
Geochromatography
Leakage
North Sea
Valhall
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文献信息
| 篇名 | Application of Radial Basis Function Learning Algorithm in Petroleum Engineering： Bottom-Hole Pressure Prediction | ||
| 来源期刊 | 材料科学与工程：中英文A版 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | 径向基函数神经网络 压力预测 石油工程 井底压力 学习算法 垂直多相流 RBFNN 应用 | ||
| 年，卷（期） | 2011,（4X） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 586-591 | |
| 页数 | 6页 | 分类号 | TP183 |
| 字数 | 语种 | ||
| DOI | |||
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径向基函数神经网络
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石油工程
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垂直多相流
RBFNN
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期刊影响力
材料科学与工程：中英文A版
主办单位：
美国大卫出版公司
出版周期：
季刊
ISSN：
2161-6213
CN：
开本：
出版地：
武汉洪山区卓刀泉北路金桥花园C座4楼
邮发代号：
创刊时间：
语种：
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972
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