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使用跳跃连接的物理信息神经网络对气举油井进行建模和控制
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过引入跳跃连接和改进ODE的某些项，改进的PINC在油井应用中表现出卓越性能，验证预测误差平均降低了67％，增强了网络层之间的梯度流动。改进的PINC模型在存在噪声测量的情况下，通过模型预测控制(MPC)有效地调节油井底孔压力。
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关键要点
- 通过引入跳跃连接和改进ODE的某些项，改进的PINC在训练过程中实现了更准确的梯度。
- 改进的PINC模型在油井应用中表现出卓越性能，验证预测误差平均降低了67%。
- 改进的PINC显著增强了网络层之间的梯度流动，幅度相对于原始PINC增加了四个数量级。
- 实验表明，改进的PINC模型在存在噪声测量的情况下，能够有效调节油井底孔压力。
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