[发明专利]一种基于深度学习的油井日产油及含水率的预测方法在审
| 申请号： | 202211435534.8 | 申请日： | 2022-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN115680615A | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 赵妍;唐虎强;陈瑞军 | 申请（专利权）人： | 红有软件股份有限公司 |
| 主分类号： | E21B47/00 | 分类号： | E21B47/00;G06F30/27;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 北京市盛峰律师事务所 11337 | 代理人： | 于国强 |
| 地址： | 834000 新疆维吾尔自治*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的油井日产油及含水率的预测方法，包括S1、建立学习样本选择标准，并从目标油田的历史数据中选择出符合标准的数据作为学习样本；S2、基于学习样本对影响油田开发的众多因素进行分析，进而从中筛选出符合要求的指标数据，并形成单井产量和含水影响指标体系；S3、对符合要求的指标数据进行数据预处理，形成用于模型训练的数据集；S4、基于数据集搭建、训练并验证用于预测油井日产油及含水率的混合深度学习网络模型；S5、利用训练好的混合深度学习网络模型，预测油井的日产油及含水率。优点是：能够明显提高油井日产油及含水率预测的精度及稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 油井 产油 含水率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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