Dự báo khai thác dầu khí sử dụng thuật giải di truyền (GA) dựa trên việc huấn luyện mạng nơ-ron hồi quy có bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn (LSTM)

Bài viết này đề xuất một cách tiếp cận học sâu để dự báo lượng khai thác dầu khí bằng các mạng nơ-ron hồi quy có bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn sâu (Deep LSTMs - DLSTM). Thuật giải di truyền (Genetic Algorithm-GA) được kết hợp sử dụng để tối ưu hóa mạng DLSTM. Cách tiếp cận này được vận dụng để dự báo khai thác cho mỏ STD, bể Cửu Long.

Từ khóa: Thuật giải di truyền, Dự báo khai thác dầu khí, Mạng nơ-ron hồi quy, Bộ nhớ ngắn hạn định hướng dài hạn, Kế hoạch phát triển mỏ dầu khí