[发明专利]基于LSTM模型的长时不稳定试井解释方法在审

专利信息
申请号: 202111339316.X 申请日: 2021-11-12
公开(公告)号: CN114254554A 公开(公告)日: 2022-03-29
发明(设计)人: 杨毅;于伟强;赵洪绪;赵洪涛;房鑫磊;徐杨 申请(专利权)人: 中法渤海地质服务有限公司
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;E21B49/00;G06F119/14
代理公司: 济南竹森知识产权代理事务所(普通合伙) 37270 代理人: 吕利敏
地址: 300450 *** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明提供了一种基于LSTM模型的长时不稳定试井解释方法,无需事先选择解释模型,即可实现油气井试井数据解释。本发明利用长短期记忆神经网络LSTM是RNN模型的改进。该模型是一种时间递归神经网络模型,具备时序观念,具有长时间的记忆能力,属于典型的深度学习模型,能够更深层次挖掘数据之间的潜在规律,使预测变得更加准确可靠。当用于油气井生产动态分析时,长短期记忆神经网络(LSTM)能保留先前的油气井生产信息并传递到后续时间节点的生产预测,充分考虑油气井生产动态数据的变化趋势和前后关联性,因此能深层次揭示油气井生产数据之间的潜在规律。
搜索关键词: 基于 lstm 模型 不稳定 解释 方法
【主权项】:
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