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申请/专利权人：西南石油大学
申请日：2024-04-17
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118195092A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/15
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种油气井产量预测方法，包括以下步骤：S1、收集油气井数据并对数据进行预处理，并将预处理后的数据中的部分划分为训练集；S2、基于时域卷积神经网络，结合多头注意力机制和动态卷积机制构建预测模型，所述预测模型包括输入层、残差连接模块、时序注意力模块、动态卷积模块和全连接层；S3、将训练集带入预测模型中进行训练，训练完毕后，将油气井参数带入预测模型中，通过向前传播算法即可对油气井产量进行预测。本发明的方法，能够根据油气井开发的不同阶段，自适应地调整深度学习模型的结构和参数，使其无论是在单井预测还是多井预测方面，其准确度都优于现有的方法，使得本发明的方法能够为油气井产量提供数据支持。
主权项：1.一种油气井产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集油气井数据并对数据进行预处理，并将预处理后的数据中的部分划分为训练集；S2、基于时域卷积神经网络，结合多头注意力机制和动态卷积机制构建预测模型，所述预测模型包括输入层、残差连接模块、时序注意力模块、动态卷积模块和全连接层；S3、将训练集带入预测模型中进行训练，训练完毕后，将油气井参数带入预测模型中，通过向前传播算法即可对油气井产量进行预测。
全文数据：
权利要求：
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