A physics-constrained data-driven workflow for predicting bottom hole pressure using a hybrid model of artificial neural network and particle swarm optimization

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标题	A physics-constrained data-driven workflow for predicting bottom hole pressure using a hybrid model of artificial neural network and particle swarm optimization 基于人工神经网络和粒子群优化混合模型的物理约束数据驱动井底压力预测工作流程相关领域粒子群优化人工神经网络计算机科学深孔钻探人工智能数据驱动算法数学优化机器学习钻探工程类数学机械工程
网址	https://doi.org/10.1016/j.geoen.2023.211625
DOI	10.1016/j.geoen.2023.211625 doi
其它	期刊：Geoenergy Science and Engineering 作者：Zhaopeng Zhu; Zihao Liu; Xianzhi Song; Shuo Zhu; Mengmeng Zhou; et al 出版日期：2023-05-01
求助人	cuiyi 在 2023-11-16 10:55:36 发布自陕西，悬赏 10 积分
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