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申请/专利权人：中国石油大学(北京)
摘要：本发明实施例公开了一种基于条件生成式对抗网络的油气藏产量预测方法及装置，该方法包括：获取目标新井的生命周期中每个月各自对应的生产参数，其中，所述目标新井的生命周期为T个月；将所述目标新井的生命周期中每个月各自对应的生产参数输入到预先训练出的生成器中，得到所述生成器输出的所述目标新井的生命周期中每个月各自对应的产量预测值，其中，所述预先训练出的生成器为采用训练样本进行多次迭代训练得到的，训练样本包括已投产油气井历史上T个月中每个月各自对应的生产参数及产量。本发明能够实现对新井进行全生命周期的产量预测。
主权项：1.一种基于条件生成式对抗网络的油气藏产量预测方法，其特征在于，包括：获取目标新井的生命周期中每个月各自对应的生产参数，其中，所述目标新井的生命周期为T个月；将所述目标新井的生命周期中每个月各自对应的生产参数输入到预先训练出的生成器中，得到所述生成器输出的所述目标新井的生命周期中每个月各自对应的产量预测值，其中，所述预先训练出的生成器为采用训练样本进行多次迭代训练得到的，训练样本包括已投产油气井历史上T个月中每个月各自对应的生产参数及产量；获取训练样本，其中，所述训练样本为已投产油气井的历史生产数据，所述训练样本由第一数据和第二数据组成，所述第一数据包括所述已投产油气井历史上T个月中每个月各自对应的生产参数，所述第二数据包括所述已投产油气井历史上T个月中每个月各自对应的产量；根据所述训练样本进行多次迭代训练，得到所述预先训练出的生成器，其中，在每一次迭代训练中，先对判别器的网络权重进行训练，然后在由判别器和生成器组成的组合模型中对生成器的网络权重进行训练；所述对判别器的网络权重进行训练，具体包括：将所述第一数据和生成器根据所述第一数据输出的产量预测数据进行组合，得到组合数据，并将该组合数据的标签设置为0，其中，生成器根据所述第一数据输出的产量预测数据包括所述已投产油气井历史上T个月中每个月各自对应的产量预测值；将所述训练样本的标签设置为1；将设置完标签后的组合数据以及设置完标签后的所述训练样本输入到判别器中，对判别器的网络权重进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(北京) 基于条件生成式对抗网络的油气藏产量预测方法及装置
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