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龙图腾网恭喜中国石油大学(北京)申请的专利多重时间序列井网产量概率预测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117035199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311091361.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权多重时间序列井网产量概率预测方法、装置、设备及介质是由薛亮;韩江峡;叶伟豪;陈海洋设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本多重时间序列井网产量概率预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了多重时间序列井网产量概率预测方法、装置、设备及介质，涉及石油和天然气产量预测深度学习技术领域，包括确定训练集和测试集；建立自回归神经网络和产量概率分布函数，构建深度自回归网络模型；对产量概率分布函数进行极大似然估计，得到产量概率分布函数参数，对极大似然函数优化，得到目标产量概率分布函数参数；判断目标产量概率分布函数参数是否符合参数指标，若符合，对测试集多重时间序列的井网产量预测，得到井网产量预测结果，实现对训练后深度自回归网络模型多重时间序列的井网产量预测结果评估。实现针对多井进行训练预测，充分利用油田数据提高多井建模训练效率，减少建模消耗时间成本，提高对非常规致密气产量预测效果。

本发明授权多重时间序列井网产量概率预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多重时间序列井网产量概率预测方法，其特征在于，应用于预设的多重时间序列的井网产量概率预测模型，包括：获取多重时间序列的井网产量的特征数据，基于所述特征数据确定出训练集和测试集；基于油藏工程和渗流力学数据特征提取并构造出所述多重时间序列的井网产量预测特征，建立自回归神经网络和产量概率分布函数，基于所述自回归神经网络和所述产量概率分布函数构建深度自回归网络模型；所述多重时间序列的井网产量预测特征包括井的地理位置、井的类型以及历史产量数据的统计特征；对所述产量概率分布函数中的参数进行极大似然估计，以得到产量概率分布函数参数，基于所述训练集、所述多重时间序列的井网产量预测特征、所述深度自回归网络模型以及所述产量概率分布函数参数对预设的极大似然函数进行优化，以得到训练后所述深度自回归网络模型和目标产量概率分布函数参数；判断所述目标产量概率分布函数参数是否符合预设的参数指标，若所述目标产量概率分布函数参数符合预设的参数指标，则利用训练后所述深度自回归网络模型对所述测试集进行多重时间序列的井网产量预测，以得到多重时间序列的井网产量预测结果，基于所述多重时间序列的井网产量预测结果和多重时间序列的井网产量实际结果实现对训练后所述深度自回归网络模型的多重时间序列的井网产量预测结果评估。

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