预测误差降低2°C
将物理机理融入神经网络结构，实现井下电子设备温度的实时精准预测，为高温井作业提供安全保障。
Wan, Zijing · Wei, Fulong · Peng, Jiale · 邓超 · Siqi, Ding · 徐东伟 · 罗小兵
Energy 2023
与其他机器学习方法相比，ERD模型的预测误差降低2 °C，为过热预警提供更准确依据。
在预测更长时间段的温度时，ERD模型依然表现良好，适用于持续监测场景。
模型采用物理上有意义的线性假设，减少了复杂的公式计算，便于在井下设备上实时部署。