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申请/专利权人：重庆科技大学
摘要：本发明公开了一种页岩气产量预测方法、计算机设备和存储介质，其中方法包括如下步骤，采集待预测页岩气井的历史日产气数据，并对所有历史日产气数据进行预处理；构建ARIMA‑EMD‑LSTM产量预测模型，该模型包括ARIMA模型、EMD和内嵌LSTM模型，其中ARIMA模型预测值与原始数据之间差值为EMD的输入数据，EMD分离数据内涵模态分量，并得到n个稳定的IMF函数，基于n个稳定的IMF函数，建立对应的n个内嵌LSTM模型；将第一步中预处理后的历史日产气数据划分为训练数据集和测试数据集；利用产量预测模型预测待预测井未来时间段内的产能。本申请巧妙地模拟了生产数据的整体下降趋势，同时准确捕获了数据中的局部波动，其预测更快速结果更精准。
主权项：1.一种页岩气产量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，采集待预测页岩气井的历史日产气数据，并对所有历史日产气数据进行预处理；S2，构建ARIMA-EMD-LSTM产量预测模型，所述ARIMA-EMD-LSTM产量预测模型包括ARIMA模型、EMD和内嵌LSTM模型，其中ARIMA模型预测值与原始数据之间差值为EMD的输入数据，EMD分离数据内涵模态分量，并得到n个稳定的IMF函数，基于n个稳定的IMF函数，建立对应的n个内嵌LSTM模型；S3，将步骤S1中预处理后的历史日产气数据划分为训练数据集和测试数据集，其中训练数据集用于训练ARIMA-EMD-LSTM产量预测模型，测试数据集则用于测试建立的ARIMA-EMD-LSTM产量预测模型；S4，利用ARIMA-EMD-LSTM产量预测模型预测待预测井未来时间段内的产能；步骤S1中历史日产气数据的预处理包括缺失值的补充和数据归一化；所述ARIMA-EMD-LSTM产量预测模型的完整预测结果等于n个LSTM模型的预测值与ARIMA模型预测值之和。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆科技大学 页岩气产量预测方法、计算机设备和存储介质
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