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1. (WO2019067282) PROCÉDÉ POUR PRÉDICTIONS DE PROPRIÉTÉS THERMODYNAMIQUES DE FLUIDE ÉCONOMIQUES UTILISANT DES MODÈLES BASÉS SUR L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
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N° de publication : WO/2019/067282 N° de la demande internationale : PCT/US2018/051684
Date de publication : 04.04.2019 Date de dépôt international : 19.09.2018
CIB :
G06N 99/00 (2010.01) ,G06F 19/00 (2018.01) ,G06F 17/50 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
99
Matière non prévue dans les autres groupes de la présente sous-classe
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
19
Équipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des applications spécifiques
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17
Equipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
50
Conception assistée par ordinateur
Déposants :
SAUDI ARABIAN OIL COMPANY [SA/SA]; 1 Eastern Avenue Dhahran, 31311, SA
ARAMCO SERVICES COMPANY [US/US]; 9009 West Loop South Houston, Texas 77210-4535, US (AG)
Inventeurs :
KASHINATH, Abishek; US
Mandataire :
BRUCE, Carl E.; US
IYER, Sushil; US
COX, Michael E.; US
Données relatives à la priorité :
62/563,46026.09.2017US
Titre (EN) METHOD FOR COST EFFECTIVE THERMO-DYNAMIC FLUID PROPERTY PREDICTIONS USING MACHINE-LEARNING BASED MODELS
(FR) PROCÉDÉ POUR PRÉDICTIONS DE PROPRIÉTÉS THERMODYNAMIQUES DE FLUIDE ÉCONOMIQUES UTILISANT DES MODÈLES BASÉS SUR L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé :
(EN) A method for determining isothermal phase behaviour for reservoir simulation includes generating a training data set using negative flash calculations, training a first machine learning algorithm to identify a supercritical phase and a subcritical phase, training a second machine learning algorithm to identify a number of stable phases in the subcritical phase, and training a third machine learning algorithm to determine a phase split of the subcritical phase that has more than one identified stable phase.
(FR) Selon l'invention, un procédé de détermination de comportement de phase isotherme pour une simulation de réservoir consiste à produire un ensemble de données d'entraînement en utilisant des calculs d'éclair négatif, entraîner un premier algorithme d'apprentissage automatique pour identifier une phase supercritique et une phase sous-critique, entraîner un deuxième algorithme d'apprentissage automatique pour identifier un certain nombre de phases stables dans la phase sous-critique, et entraîner un troisième algorithme d'apprentissage automatique pour déterminer une division de phase de la phase sous-critique qui a plus d'une phase stable identifiée.
front page image
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)