معرفی شرکت ها


flownet-0.5.3


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Simplified training of reservoir simulation models
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل flownet-0.5.3
نام flownet
نسخه کتابخانه 0.5.3
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده R&T Equinor
ایمیل نویسنده -
آدرس صفحه اصلی https://github.com/equinor/flownet
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/flownet/
مجوز -
<p align="center"> <img height="175" src="https://raw.githubusercontent.com/equinor/flownet/master/docs/_static/flownet_logo.svg"> </p> <h2 align="center">FlowNet: Data-Driven Reservoir Predictions</h2> <p align="center"> <a href="https://badge.fury.io/py/flownet"><img src="https://badge.fury.io/py/flownet.svg"></a> <a href="https://github.com/equinor/flownet/actions?query=workflow%3ACI"><img src="https://img.shields.io/github/workflow/status/equinor/flownet/CI"></a> <a href="https://www.python.org/"><img src="https://img.shields.io/badge/python-3.7%20|%203.8%20|%203.9-blue.svg"></a> <a href="https://github.com/psf/black"><img src="https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg"></a> <a href="https://lgtm.com/projects/g/equinor/flownet/alerts/"><img alt="Total alerts" src="https://img.shields.io/lgtm/alerts/g/equinor/flownet.svg?logo=lgtm&logoWidth=18"/></a> <a href="https://lgtm.com/projects/g/equinor/flownet/context:python"><img src="https://img.shields.io/lgtm/grade/python/g/equinor/flownet.svg?logo=lgtm&logoWidth=18"></a> </p> <br/> _FlowNet_ aims at solving the following problems: * Create data-driven reduced physics models - directly from the data * Train the model * Assure model predictiveness * Use the models to efficiently optimize and make decisions <p align="center"> <img height="150" src="https://raw.githubusercontent.com/equinor/flownet/master/docs/_static/flownet_model.svg"> </p> For documentation, see [the GitHub pages](https://equinor.github.io/flownet/) for this repository. ## Contributing Please check out our [contribution guidelines](CONTRIBUTING.md) if you want to contribute to FlowNet. ## Installation _FlowNet_ is a Python package. All required dependencies are automatically installed together with FlowNet, except for the [_OPM-Flow_](https://opm-project.org/?page_id=19) reservoir simulator binaries which you will need to install separately. If your Flow installation is not located at `/usr/bin/flow` you should set an environment variable `FLOW_PATH` with path to your Flow executable prior to running FlowNet. ### Install FlowNet The easiest and recommended approach is to install FlowNet from PyPI by running ``` pip install flownet ``` If you want to install and try out the latest unreleased code you can do ```bash git clone git@github.com:equinor/flownet.git cd flownet pip install -e . ``` Omit the `-e` flag if you want a standard installation. > :warning: Do you want to run FlowNet through the LSF queue? To be able to have the ERT process, that will be called by FlowNet, run jobs via LSF correctly you will need to update your default shell's configuration file (`.cshrc` or `.bashrc`) to automatically source your virtual environment. ### Running FlowNet You can run _FlowNet_ as a single command line: ``` flownet ahm ./some_config.yaml ./some_output_folder ``` Run `flownet --help` to see all possible command line argument options. ### Running webviz to check results Before running `webviz` for the first time on your machine, you will need to to create a localhost `https` certificate by doing: ```bash webviz certificate --auto-install --force ``` ### License FlowNet is, with a few exceptions listed below, [GPLv3](./LICENSE). - The [Norne test data](./tests/data/norne.tar.gz) is available under the [Open Database License](http://opendatacommons.org/licenses/odbl/1.0/) - The [FlowNet logo](./docs/_static/flownet_logo.png) is [CC BY-NC-ND 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)


نیازمندی

مقدار نام
>=0.6 configsuite
>=1.6 cwrap
>=2.9 ecl
>=0.8.1 ecl2df
>=2.17 ert
>=1.2 fmu-ensemble
>=0.2.5 hyperopt
>=2.10 jinja2
>=3.1 matplotlib
>=1.11.0 mlflow
>=1.17 numpy
>=2020.10 opm
~=1.0 pandas
>=5.7 psutil
>=0.14 pyarrow
>=1.5 pykrige
>=0.23 pyvista
>=5.2 pyyaml
>=0.22 scikit-learn
>=1.6 scipy
>=0.0.42 webviz-config
>=0.0.9 webviz-config-equinor
>=0.0.24 webviz-subsurface
<2 xlrd
- black
>=0.761 mypy
>=2.3 pylint
>=0.7.4 pyscal
>=5.3 pytest
>=2.8 pytest-cov
- sphinx
- sphinx-rtd-theme
- types-pkg-resources
- types-PyYAML


زبان مورد نیاز

مقدار نام
~=3.7 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl flownet-0.5.3:

    pip install flownet-0.5.3.whl


نصب پکیج tar.gz flownet-0.5.3:

    pip install flownet-0.5.3.tar.gz