最初由Bickel,Gotze和Zwet(1992)提出的m-out-n bootstrap通过重复绘制m子样本(比n小得多)来近似统计量的分布,而无需从原始样本n中替换。 它现在通常用于强推理与重尾数据,带宽选择和其他大样本应用程序。 尽管其在计量经济学,生物统计学和机器学习方面具有广泛的适用性,但在估计样品分位数时,对m-out-n bootstrap的健全性进行了严格的无参数保证。 本文通过分析从m-out-n重新采样大小为n的数据集中获得的样本分位数的估算器来建立这样的保证。 我们首先证明了一个中心极限定理,用于完全数据驱动的估算器版本,该版本在温和的时刻条件下保持,并且不涉及未知的滋扰参数。 然后,我们通过构建一个 CLT 失败的反示例来表明,当下假设本质上是紧绷的。 稍微加强假设,我们得出一个Edgeworth扩展,提供精确的收敛率,并且作为推论,Berry Esseen绑定在bootstrap近似错误上。 最后,我们通过为实用统计推导无参数渐近分布来说明我们的结果的范围,包括随机行走Metropolis-Hastings的分位数和ergodic Markov决策过程的回报,从而证明了我们理论在现代估计和学习任务中的有用性。
模拟/混合信号电路设计由于工艺、电压和温度(PVT)变化导致性能下降而面临重大挑战。 为了实现商业级的可靠性,需要迭代手动设计修订和广泛的统计模拟。 虽然几项研究旨在自动化感知变化的模拟设计,以减少上市时间,但现实世界晶圆中的大量不匹配尚未得到彻底解决。 在本文中,我们介绍了GLOVA,一个模拟电路大小框架,可有效管理各种随机不匹配的影响,以提高对PVT变化的稳健性。 在建议的方法中,利用对风险敏感的强化学习来考虑受PVT变化影响的可靠性约束,并引入了基于集成的评论家来实现样本效率学习。 对于设计验证,我们还提出 μ-σ 评估和仿真重新排序方法,以降低识别失败设计的仿真成本。 GLOVA支持通过工业级PVT变异评估方法进行验证,包括角模拟以及全球和本地蒙特卡洛(MC)模拟。 与以前最先进的变数模拟尺寸框架相比,GLOVA在样品效率方面实现了高达80.5×的改进,并且减少了76.0×的时间。
大型语言模型(LLM)在财务任务中表现出显着的能力,包括财务报告总结,收益电话记录分析和资产分类。 然而,它们管理复杂基金投资的实际效力仍然没有得到足够的评估。 评估LLM驱动的交易策略的现有基准的一个基本限制是它们依赖于历史后置测试,无意中使LLM能够“时间旅行”利用其训练库中嵌入的未来信息,从而导致可能的信息泄漏和过于乐观的性能估计。 为了解决这个问题,我们推出了DeepFund,这是一个实时基金基准工具,旨在在实时市场条件下严格评估LLM。 利用多代理架构,DeepFund直接与每个模型预训练后发布的实时股票市场数据数据直接连接,以确保公平和无泄漏的评估。 对来自全球领先机构的9个旗舰LLM进行经验测试,涉及多个投资维度,包括股票级分析、投资决策、投资组合管理和风险控制,揭示重大实际挑战。 值得注意的是,即使是DeepSeek-V3和Claude-3.7-Sonnet等尖端车型也会在DeepFund的实时评估环境中产生净交易损失,突显了LLM在主动基金管理方面的现有局限性。 我们的代码可在https://github.com/HKUSTDial/DeepFund。
这项研究提出了一个离散的物理信息神经网络(dPINN)框架,通过强制接口约束(EIC)进行增强,用于使用域分解方法(DDM)对物理系统建模。 dPINN建立在有限元风格的网格离散化的基础上,通过基于高斯四边形的元素智能集成来准确评估系统能量。 为了确保跨子域接口的物理场连续性,EIC机制强制执行界面位移约束,而无需辅助采样或损失惩罚。 此配方支持每个子域的独立网点,简化预处理并提高计算灵活性。 此外,通过消除传统PINN中通常观察到的弱空间约束(WSC)的影响,EIC-dPINN提供更稳定和物理一致的预测。 广泛的二维和三维数值实验验证了拟议框架的准确性,并演示了通过并行训练实现的计算效率。 结果突出了框架的可扩展性、鲁棒性和解决大规模几何复杂问题的潜力。
准确预测电价波动对于有效的风险管理和决策至关重要。 传统的预测模型往往无法捕捉电力市场的复杂非线性动态,特别是当涉及天气条件和市场波动等外部因素时。 这些限制阻碍了他们在高波动性市场(如新南威尔士州)电力市场提供可靠预测的能力。 为了应对这些挑战,我们引入了FAEP,这是一个功能增强型电力价格预测框架。 FAEP利用大型语言模型(LLM)与高级功能工程相结合,以提高预测准确性。 通过结合天气数据和价格波动跳跃等外部功能,并利用检索增强生成(RAG)进行有效特征提取,FAEP克服了传统方法的缺点。 FAEP 中的混合 XGBoost-LSTM 模型进一步完善了这些增强功能,从而产生了更强大的预测框架。 实验结果表明,与澳大利亚新南威尔士州电力市场的其他电价预测模型相比,FAEP实现了最先进的(SOTA)性能,展示了LLM增强功能工程和混合机器学习架构的效率。
金融强化学习(FinRL)已成为金融工程中连续决策的一个有前途的范式。 然而,由于金融数据的非不稳定性、低信噪比和各种市场摩擦,在现实世界的交易任务中应用RL仍然具有挑战性。 尽管为交易和投资组合管理等任务开发了许多FinRL方法,但缺乏标准化的任务定义,数据集,环境和基线阻碍了一致的评估和可重复性。 为了弥补这一差距,我们从2023年到2025年组织了三次FinRL竞赛,涵盖了股票交易,订单执行,加密货币交易以及使用大型语言模型(LLM)生成的信号等各种财务任务。 这些比赛吸引了来自22个国家的100多个机构的200名参与者。 为了促进复制,我们提供了开源启动套件,具有GPU优化的并行市场环境和全面的文档。 在本文中,我们总结了这些基准测试工作,详细介绍了任务制定,数据策划管道,环境实现,评估协议,参与者绩效和关键组织见解。
数据驱动方法为预测物理动力学提供了有效的无方程解决方案。 然而,相同的物理系统可以在各种环境中表现出显着不同的动态行为。 这会导致针对特定环境训练的预测函数在传输到看不见的环境时失败。 因此,跨环境预测需要对不同环境的动态功能进行建模。 在这项工作中,我们提出了一个模型重量生成方法,.在动态函数的重量空间中工作,根据环境条件从头开始生成合适的权重,以实现零拍摄预测。 具体来说,我们首先训练来自一组有限可见环境的动态轨迹的专家预测函数,以创建一个模型动物园,从而构建预测函数权重及其相应环境的样本对。 随后,我们训练了一个以环境为条件的潜伏空间扩散模型,以模拟重量和环境的联合分布。 考虑到现实世界场景中缺乏环境先验知识,我们提出了一个物理知情的替代标签,以区分不同的环境。 跨多个系统的概括实验表明,由预训练的500M参数基础模型生成的1M参数预测函数优于预训练的500M参数基础模型。
高效结构再分析在工程计算中起着重要作用,需要反复评估结构响应,例如结构优化和概率分析。 为了提高工程计算的效率,提出了一种基于系统还原和迭代解决方案的新型近似静态再分析方法,用于具有高等级修改的静态不确定结构。 在这种方法中,静态不确定的结构分为基础系统和附加组件。 随后,结构均衡方程被改写为具有基础系统的刚度矩阵和从附加元素衍生的伪力的方程系统。 随着光谱分解的引入,一个缩小的方程系统与元素的元素力的附加元素作为未知数的建立。 然后,通过预先条件的迭代解算法,可以通过求解还原方程系统获得修改结构的近似解。 比较了拟议方法和其他两种再分析方法的计算成本,并介绍了包括静态再分析和静态非线性分析在内的数值示例。 结果表明,所提出的方法对于具有均匀材料和由功能分级光束组成的结构具有出色的计算性能。 同时,建议方法的优越性表明,系统还原和预条件迭代解决方案技术的结合是开发高性能再分析方法的有效方法。
模拟/混合信号电路设计由于工艺、电压和温度(PVT)变化导致性能下降而面临重大挑战。 为了实现商业级的可靠性,需要迭代手动设计修订和广泛的统计模拟。 虽然几项研究旨在自动化感知变化的模拟设计,以减少上市时间,但现实世界晶圆中的大量不匹配尚未得到彻底解决。 在本文中,我们介绍了GLOVA,一个模拟电路大小框架,可有效管理各种随机不匹配的影响,以提高对PVT变化的稳健性。 在建议的方法中,利用对风险敏感的强化学习来考虑受PVT变化影响的可靠性约束,并引入了基于集成的评论家来实现样本效率学习。 对于设计验证,我们还提出 μ-σ 评估和仿真重新排序方法,以降低识别失败设计的仿真成本。 GLOVA支持通过工业级PVT变异评估方法进行验证,包括角模拟以及全球和本地蒙特卡洛(MC)模拟。 与以前最先进的变数模拟尺寸框架相比,GLOVA在样品效率方面实现了高达80.5×的改进,并且减少了76.0×的时间。
大型语言模型(LLM)在财务任务中表现出显着的能力,包括财务报告总结,收益电话记录分析和资产分类。 然而,它们管理复杂基金投资的实际效力仍然没有得到足够的评估。 评估LLM驱动的交易策略的现有基准的一个基本限制是它们依赖于历史后置测试,无意中使LLM能够“时间旅行”利用其训练库中嵌入的未来信息,从而导致可能的信息泄漏和过于乐观的性能估计。 为了解决这个问题,我们推出了DeepFund,这是一个实时基金基准工具,旨在在实时市场条件下严格评估LLM。 利用多代理架构,DeepFund直接与每个模型预训练后发布的实时股票市场数据数据直接连接,以确保公平和无泄漏的评估。 对来自全球领先机构的9个旗舰LLM进行经验测试,涉及多个投资维度,包括股票级分析、投资决策、投资组合管理和风险控制,揭示重大实际挑战。 值得注意的是,即使是DeepSeek-V3和Claude-3.7-Sonnet等尖端车型也会在DeepFund的实时评估环境中产生净交易损失,突显了LLM在主动基金管理方面的现有局限性。 我们的代码可在https://github.com/HKUSTDial/DeepFund。
这项研究提出了一个离散的物理信息神经网络(dPINN)框架,通过强制接口约束(EIC)进行增强,用于使用域分解方法(DDM)对物理系统建模。 dPINN建立在有限元风格的网格离散化的基础上,通过基于高斯四边形的元素智能集成来准确评估系统能量。 为了确保跨子域接口的物理场连续性,EIC机制强制执行界面位移约束,而无需辅助采样或损失惩罚。 此配方支持每个子域的独立网点,简化预处理并提高计算灵活性。 此外,通过消除传统PINN中通常观察到的弱空间约束(WSC)的影响,EIC-dPINN提供更稳定和物理一致的预测。 广泛的二维和三维数值实验验证了拟议框架的准确性,并演示了通过并行训练实现的计算效率。 结果突出了框架的可扩展性、鲁棒性和解决大规模几何复杂问题的潜力。
本文介绍了一个数值精确的电缆有限元模型,用于电缆结构的静态非线性分析。 该模型使用几何精确的光束理论加上电缆的基本机械特性,得出张力场的确切表达。 电缆元件的方程是通过解决元素边界的平衡条件并确保元素内部的兼容性来制定的。 与以前通常为电缆模型提供明确表达的研究不同,本研究开发了一种强调数值精度和广泛适用的公式。 它通过推导线性化方程来实现这一点,其中隐含表达式包含积分。 拟议的模型准确地计算内力和变形状态,并确定电缆的无拉长度。 此外,它解释了电缆长度的横截面刚度的变化。 本文讨论了使用完整的切线矩阵和元素内部迭代的解决方案实现。 拟议的电缆元件的有效性通过数值示例得到证明。
深度生成模型是科学和工程的有前途的工具,但它们对丰富、高质量数据的依赖限制了适用性。 我们提出了一种新的随机字段生成建模框架(相对于连续函数的可能性分布),该框架结合了域知识来补充有限,稀疏和间接数据。 该方法的基础是潜在流匹配,其中生成建模发生在预训练的变异自动编码器(VAE)的潜伏空间中的压缩函数表示上。 创新包括在VAE中采用功能解码器,并将物理/统计约束整合到VAE培训过程中。 通过这种方式,学习了潜在函数表示,即使在数据有限的机制中,也可以产生连续的随机字段样本,满足特定域的限制。 功效体现在两个具有挑战性的应用中:从稀疏传感器和有限数量间接测量的材料属性推断中重建的风速场重建。 结果表明,与无约束的方法相比,拟议的框架在重建准确性方面实现了显着的改进,并且能够对相对较小的训练数据集进行有效推断,这些数据集是难以解决的,没有限制。
算法交易长期以来一直是一个不透明,分散的领域,由保密和围绕专有系统构建。 与机器学习或软件工程等领域的开放、协作演进相比,算法交易生态系统在采用可重复性、标准化和共享基础设施方面进展缓慢。 本文介绍了PLUTUS Open Source,这是由ALGOTRADE赞助的一项倡议,旨在通过开放,结构和协作来重塑这一景观。 PLUTUS结合了可重复性标准,模块化开发框架和越来越多的社区构建的参考策略。 该项目为设计、测试和记录交易算法提供了系统化的方法,无论用户的技术或财务背景如何。 我们概述了该倡议背后的动机,展示了其基础结构,并展示了符合PLUTUS标准的工作示例。 我们还邀请更广泛的研究和贸易社区做出贡献,迭代并帮助为算法交易建立一个透明和包容的未来。
使用测序(scATAC-seq)的单细胞转酶酶可访问染色质单细胞测定的出现为破译监管机制提供了一个创新的观点,通过组装一个庞大的单细胞染色质可访问性数据存储库。 虽然基础模型在单细胞转录组学方面取得了重大成功,但目前尚无支持零射高质量细胞识别和同时进行综合多组学分析的scATAC-seq的基础模型。 主要的挑战在于scATAC-seq数据的高维度和稀疏性,以及缺乏代表开放染色质区域的标准化模式(OCR)。 在这里,我们介绍了ChromFound,一个为scATAC-seq量身定制的基础模型。 ChromFound利用混合架构和基因组感知标记化来有效地捕获来自动态染色质景观的全基因组长上下文和调节信号。 ChromFound对来自30个组织和6种疾病条件的197万个细胞进行了预训练,在6个不同任务中表现出广泛的适用性。 值得注意的是,它在生成通用细胞表征方面实现了稳健的零射力,并在细胞类型注释和交叉组学预测中表现出出色的可转移性。 通过发现现有计算方法未检测到的增强基因链接,ChromFound为理解非编码基因组中的疾病风险变体提供了一个有前途的框架。
随着金融机构越来越依赖机器学习模型来自动化贷款决策,对算法公平性的担忧已经上升。 本文探讨了执行公平限制(如人口均等或平等机会)和最大化贷款人盈利能力之间的权衡。 通过对反映现实世界贷款模式的合成数据的模拟,我们量化了不同的公平干预如何影响利润率和违约率。 我们的结果表明,平等机会限制通常比人口均等带来更低的利润成本,但令人惊讶的是,从模型中去除受保护属性(通过无意识的公平性)在公平和盈利能力指标上都优于明确的公平性干预措施。 我们进一步确定了公平贷款盈利的具体经济条件,并分析了不公平特征的特定驱动因素。 这些发现为设计贷款算法提供了实用的指导,这些算法平衡了道德考虑与商业目标。
金融、气象和能源等行业每天产生大量数据。 高效管理、处理和显示这些数据需要专业知识,而且往往是繁琐和重复的。 利用大型语言模型(LLM)开发自动化工作流程提供了一个非常有前途的解决方案。 然而,LLM并不擅长处理复杂的数值计算和表格操作,并且还受到有限的上下文预算的限制。 基于此,我们提出了Data-Copilot,这是一种数据分析代理,可以自主执行针对各种人类请求的海量数据的查询、处理和可视化。 进步是双重的:首先,它是一个以代码为中心的代理,接收人类请求并生成代码作为处理海量数据的中介,这对于大规模的数据处理任务来说是相当灵活的。 其次,Data-Copilot提前涉及数据探索阶段,探索如何设计更通用和无错误的界面进行实时响应。 具体来说,它积极探索数据源,发现许多常见的请求,并将其抽象为许多通用接口,用于日常调用。 当在实时请求中部署时,Data-Copilot只需要调用这些预先设计的接口,将原始数据转换为最匹配用户意图的可视化输出(例如图表,表)。 与从头开始生成代码相比,调用这些预先设计和编译器验证的接口可以显著减少实时请求期间的错误。 此外,界面工作流程比代码更高效,提供更大的可解释性。 我们开源Data-Copilot,拥有海量中国金融数据,如股票、基金和新闻,显示出有希望的应用前景。
机器学习模型对生物序列的日益采用加剧了对可解释预测的需求,Shapley值成为模型解释的理论基础标准。 虽然对单个输入序列的局部解释有效,但扩展基于Shapley的解释性以提取全球生物学见解需要评估数千个序列 - 每个查询产生指数计算成本。 我们引入了SHAP零,这是一种新颖的算法,用于在大规模生物数据集中摊销Shapley价值计算的成本。 在一次性模型草图步骤之后,SHAP zero通过发现Shapley值,高阶特征交互和模型的稀疏傀儒变换之间的未开发连接,为未来查询提供接近零的边际成本。 应用于指导RNA功效,DNA修复结果和蛋白质适应性的模型,SHAP零解释预测数量级比现有方法快,恢复以前无法大规模获得的丰富组合相互作用。 这项工作为生物学中的黑盒序列模型提供了原则性,高效和可扩展的可解释性的大门。
目标:Global Maxwell Tomography(GMT)是一种非侵入性的逆优化方法,用于估计磁共振(MR)测量的电性能(EP)。 GMT在前向问题中使用体积积分方程(VIE),并假设样品对线圈电流的影响可以忽略不计。 因此,GMT 计算线圈的入射字段与初始 EP 分布,并保持其恒定为所有优化迭代。 这可能会导致错误的重建。 这项工作引入了GMT的新版本,该版本将VIE替换为卷面积分方程(VSIE),该方程在计算相关字段之前,根据更新的EP估计值重新计算线圈电流。 方法:我们模拟了用于7T脑成像的8通道收发器线圈阵列,并使用基于VSIE的GMT重建了逼真头部模型的EP。 我们构建了线圈,收集了实验性的MR测量,并重建了双组分幻影的EP。 结果:在模拟中,基于VSIE的GMT优于基于VIE的GMT,相对于内部(外部)隔间中探针测量的EP值至少相差12个,分别为13个。 结论:在 VIE 上使用 VSIE 可以提高 GMT 的性能,说明 EP 对线圈电流的影响。 意义:基于VSIE的GMT不依赖于最初的EP估计,与基于VIE的GMT相比,它更适合实验重建。
模型修剪是大型语言模型(如R1或o3-mini)的性能优化技术。 然而,现有的修剪方法往往导致性能显著下降,或需要广泛的再培训和微调。 这项技术旨在识别和移除神经元,这些连接不太可能导致人机交互阶段的贡献。 我们的目标是获得一个更小,更快的知识蒸馏模型,可以快速生成几乎与未修剪的内容一样好的内容。 我们提出了MAMA修剪,运动和量度分析的简称,这是一种改进的修剪方法,可以有效地降低模型大小和计算复杂性,同时保持与原始未修剪模型相媲美的性能,即使在极端修剪的水平上也是如此。 改进的方法基于权重,在训练前阶段固定的偏见以及训练后阶段验证的GRPO奖励作为我们新颖的修剪指标。 初步实验结果表明,我们的方法优于各种修剪水平和不同下游计算语言学任务的最先进的方法。
在全球范围内处理在线旅行社需要高效灵活的软件解决方案架构。 当需要处理全球数千个代理和数十亿客户数据时。 微服务架构用于将大型程序分解为众多较小的服务,这些服务可以单独运行并执行单个任务。 本文分析并集成了独特的微服务云框架,旨在支持在线旅行平台(MCF-OTP)。 MCF-OTP的主要目标是通过云计算和微服务技术提高在线旅游平台的性能、灵活性和维护。 大型旅行应用程序,包括管理众多数据源,处理流量高峰和提供容错性,可以通过建议的框架来解决。 该框架增加了完美数据同步、微服务和基于需求技术的动态扩展之间的良好解释。 建议使用优化服务边界并最小化服务间依赖性的组织框架。 因此,这可能导致发展适应性的提高。 在这项研究中,主要目标是使用容错和响应时间的指标来评估MCF-OTP的效率。 调查结果表明,MCF-OTP结构在可靠性和可扩展性方面优于传统的单体设计,无缝管理流量峰值并减少停机时间。 具有成本效益的分析有助于确定启动费用和持续运营成本的净收益。 根据研究,基于云的环境用于降低断裂成本,这有助于提高资源分配的效率。
最初由Bickel,Gotze和Zwet(1992)提出的m-out-n bootstrap通过重复绘制m子样本(比n小得多)来近似统计量的分布,而无需从原始样本n中替换。 它现在通常用于强推理与重尾数据,带宽选择和其他大样本应用程序。 尽管其在计量经济学,生物统计学和机器学习方面具有广泛的适用性,但在估计样品分位数时,对m-out-n bootstrap的健全性进行了严格的无参数保证。 本文通过分析从m-out-n重新采样大小为n的数据集中获得的样本分位数的估算器来建立这样的保证。 我们首先证明了一个中心极限定理,用于完全数据驱动的估算器版本,该版本在温和的时刻条件下保持,并且不涉及未知的滋扰参数。 然后,我们通过构建一个 CLT 失败的反示例来表明,当下假设本质上是紧绷的。 稍微加强假设,我们得出一个Edgeworth扩展,提供精确的收敛率,并且作为推论,Berry Esseen绑定在bootstrap近似错误上。 最后,我们通过为实用统计推导无参数渐近分布来说明我们的结果的范围,包括随机行走Metropolis-Hastings的分位数和ergodic Markov决策过程的回报,从而证明了我们理论在现代估计和学习任务中的有用性。
CASL-HJX是一个计算框架,旨在解决两个空间维度的确定性和随机性Hamilton-Jacobi方程。 它提供了一种灵活而高效的方法来建模前传播问题,最佳控制问题以及随机汉密尔顿 - 雅各比贝尔曼方程。 该框架将双曲PDE的数值方法与运算符拆分技术集成在一起,并实现二阶派生术语的隐式方法,确保与粘度解决方案的收敛,同时实现全局而不是局部优化。 CASL-HJX采用高性能C++内核构建,可高效处理具有时间变化动力学的混合顺序衍生系统,使其适用于跨多个领域的实际应用。 我们通过涵盖各种PDE的教程示例和神经科学中的应用来展示求解器的多功能性,从而能够设计用于调节神经人群的节能控制器以减轻病理同步性。 虽然我们的例子侧重于这些应用,但求解器的数学基础使其适用于金融、工程和机器学习中的问题。 模块化架构允许研究人员定义计算域,配置问题,并以高数值精度执行模拟。 CASL-HJX弥合了确定性控制方法和随机模型之间的差距,为管理复杂动态系统中的不确定性提供了强大的工具。
准确预测电价波动对于有效的风险管理和决策至关重要。 传统的预测模型往往无法捕捉电力市场的复杂非线性动态,特别是当涉及天气条件和市场波动等外部因素时。 这些限制阻碍了他们在高波动性市场(如新南威尔士州)电力市场提供可靠预测的能力。 为了应对这些挑战,我们引入了FAEP,这是一个功能增强型电力价格预测框架。 FAEP利用大型语言模型(LLM)与高级功能工程相结合,以提高预测准确性。 通过结合天气数据和价格波动跳跃等外部功能,并利用检索增强生成(RAG)进行有效特征提取,FAEP克服了传统方法的缺点。 FAEP 中的混合 XGBoost-LSTM 模型进一步完善了这些增强功能,从而产生了更强大的预测框架。 实验结果表明,与澳大利亚新南威尔士州电力市场的其他电价预测模型相比,FAEP实现了最先进的(SOTA)性能,展示了LLM增强功能工程和混合机器学习架构的效率。
下降曲线分析(DCA)是一种广泛使用的生产预测和估计储气层剩余储量的方法。 基于过去生产趋势可以数学表征并用于预测未来表现的假设。 它依赖于历史生产数据,并假设生产方法在整个分析中保持不变。 这种方法特别有价值,因为它在预测方面的准确性和它在行业内的广泛接受。 同一地理区域的油井和来自类似地质构造的井往往表现出类似的下降曲线参数。 这项研究应用DCA来预测未来的生产业绩,并估计孟加拉国Semutang气田5井的最终恢复。 使用历史生产数据,基于指数,双曲和谐波模型方程生成下降曲线。 指数模型的累计产量估计为11,139.34 MMSCF,双曲模型的11,620.26 MMSCF,谐波模型的14,021.92 MMSCF。 就油井的生产寿命而言,估计数分别为335.13天、1152天和22611天。 在这些模型中,双曲面下降提供了最真实的预测,与观察到的生产趋势密切相关。 该研究强调了为准确的生产预测和储量估计选择合适的下降模型的重要性,这对于有效的水库管理和资源优化至关重要。