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【24h】

Stacking Approach for Soft Sensor Design in Steam Assisted Gravity Drainage Applications

机译：蒸汽辅助重力排水应用中软传感器设计的堆叠方法

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This paper proposes a stacking soft sensor approach for the oil sands process, known as Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD), which is an advanced underground bitumen extraction process. It involves developing multiple predictive models at the base level, followed by correcting the predictions using a higher level synthetic model. Multiple linear regression is utilized as the higher level model. Two case studies, Annual Reservoir Pressure soft sensor and Water Content soft sensor, are presented to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed stacking approach for soft sensor design in SAGD process.
机译：本文提出了一种用于油砂工艺的堆叠式软传感器方法，称为蒸汽辅助重力排水法（SAGD），这是一种先进的地下沥青提取工艺。它涉及在基础级别上开发多个预测模型，然后使用更高级别的综合模型来校正预测。多元线性回归被用作高级模型。提出了两个案例研究，即“年储层压力”软传感器和“水含量”软传感器，以证明所提出的堆叠方法用于SAGD工艺中的软传感器设计的可行性和有效性。

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