[发明专利]一种基于LSTM的煤层气井产气量预测方法

摘要

本发明涉及一种基于LSTM的煤层气井产气量预测方法，属于计算机深度学习领域。解决了煤层气单井每日的产气量无法预测的问题；本发明的技术方案为：收集单井钻井数据；对单井钻井数据进行预处理，建立数据集；建立LSTM神经网络模型，建立全连接神经网络模型；设置LSTM神经网络模型的输入维度、隐藏层数、中间层维度、激活函数以及损失函数；训练LSTM神经网络模型，直到LSTM神经网络模型同煤层气井的日产量数据相拟合；将数据集中的后1/4的数据放入LSTM神经网络模型中，进行对煤层气井日产气量的预测。与现有发明相比，本发明具有以下有益效果：准确度高；高效快捷；利用实际数据进行训练，通单井实际情况更加符合。