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Prediction of Missing Tubing Head Pressure Using Recurrent Neural Network

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Fig. 2. Variation of the input and output pattern of RNN. (a) sequence-to-sequence (b) sequence-to-vector (c) vector-to-sequence  (d) delayed-sequence-to-sequence
Table 1. Summary of data acquisition
Fig. 4 의 Period A, B, C의 데이터 개수와 종류를 Table 1 에 정리하였다. Period A는 2009년 11월부터 약 17개월의  자료로서 가스 및 컨덴세이트 생산량, BHP, THP 구성되어  있다
Table 2. Hyper-parameters of LSTM-RNN for THP prediction
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