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Nan Li
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Plunger Lift Working Cycle Optimization using a Dynamic Full-Cycle Model Coupled with Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation (SPSA) Algorithm

Menghui Chen et al.Nov 4, 2024
Abstract This paper presents a novel approach to optimizing plunger lift operations in gas wells through the development of an improved dynamic model and an efficient optimization algorithm. We introduce an enhanced plunger lift mechanism model that integrates reservoir dynamics using classic production relationships, such as Vogel's Inflow Performance Relationship (IPR), and accounts for variable plunger velocities. The model combines a two-phase component approach for liquid and gas with a black oil model, improving the accuracy of fluid property estimations and providing a versatile simulation tool. To address the limitations of traditional optimization methods, we implement an improved Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation (SPSA) algorithm. This allows for real-time, intelligent optimization of critical plunger lift parameters, including cycle duration, plunger ascent time, and control valve status. The optimization method is applied to both dual-cycle and quad-cycle plunger lift scenarios. Results demonstrate significant improvements in net present value (NPV), with increases of 65% for dual-cycle and 98% for quad-cycle operations, without modifying underlying reservoir or fluid models. The model's key operational parameters show strong agreement with commercial software results, validating its accuracy and reliability. This research contributes to the advancement of plunger lift technology by providing a more accurate dynamic model and an efficient optimization methodology. The proposed framework offers valuable decision-making support for field operations, potentially leading to substantial improvements in production efficiency and economic outcomes in gas well operations.
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Generalization-Enhanced Few-Shot Object Detection in Remote Sensing

Hui Lin et al.Jan 1, 2025
Object detection is a fundamental task in computer vision that involves accurately locating and classifying objects within images or video frames. In remote sensing, this task is particularly challenging due to the high resolution, multi-scale features, and diverse ground object characteristics inherent in satellite and UAV imagery. These challenges necessitate more advanced approaches for effective object detection in such environments. While deep learning methods have achieved remarkable success in remote sensing object detection, they typically rely on large amounts of labeled data. Acquiring sufficient labeled data, particularly for novel or rare objects, is both challenging and time-consuming in remote sensing scenarios, limiting the generalization capabilities of existing models. To address these challenges, few-shot learning (FSL) has emerged as a promising approach, aiming to enable models to learn new classes from limited labeled examples. Building on this concept, few-shot object detection (FSOD) specifically targets object detection challenges in data-limited conditions. However, the generalization capability of FSOD models, particularly in remote sensing, is often constrained by the complex and diverse characteristics of the objects present in such environments. In this paper, we propose the Generalization-Enhanced Few-Shot Object Detection (GE-FSOD) model to improve the generalization capability in remote sensing FSOD tasks. Our model introduces three key innovations: the Cross-Level Fusion Pyramid Attention Network (CFPAN) for enhanced multi-scale feature representation, the Multi-Stage Refinement Region Proposal Network (MRRPN) for more accurate region proposals, and the Generalized Classification Loss (GCL) for improved classification performance in few-shot scenarios. GE-FSOD demonstrates superior robustness and accuracy in remote sensing FSOD tasks through these enhancements. Extensive experiments on the DIOR and NWPU VHR-10 datasets show that our model achieves state-of-the-art performance, significantly advancing the field of few-shot object detection in remote sensing. The source code is available at (https://github.com/leenamx/GE-FSOD).