MACHINE-LEARNING BASED SYSTEM FOR VIRTUAL FLOW METERING

Various aspects described herein relate to a system that utilized deep learning and neural networks to estimate/predict an amount of natural resource production in a well given a set of parameters indicative of physical changes to the well. In one aspect, a virtual flow meter includes memory having computer-readable instructions stored therein and one or more processors configured to execute the computer-readable instructions to receive one or more input parameters indicative of physical changes to at least one well; apply the one or more input parameters to a trained neural network architecture; and determine one or more outputs of the trained neural network architecture, the one or more outputs corresponding to predicted fluid output of the at least one well. Divers aspects de la présente invention concernent un système qui utilise un apprentissage profond et des réseaux neuronaux pour estimer/prédire une quantité de production de ressources naturelles dans un puits selon un ensemble de paramètres indiquant des variations physiques dans le puits. Selon un aspect de l'invention, un débitmètre virtuel comprend une mémoire dans laquelle sont stockées des instructions lisibles par ordinateur et un ou plusieurs processeurs configurés pour exécuter les instructions lisibles par ordinateur pour recevoir un ou plusieurs paramètres d'entrée indiquant des variations physiques dans au moins un puits ; appliquer le ou les paramètres d'entrée à une architecture de réseau neuronal entraîné ; et déterminer une ou plusieurs sorties de l'architecture de réseau neuronal entraîné, la ou les sorties correspondant à la sortie de fluide prédite du ou des puits.