公开(公告)号：CN111144542B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN201911362959.9

申请日：2019-12-26

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 刘月田 ,  宋宣毅 ,  马晶 ,  薛亮

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02

Abstract: 本申请提供了一种油井产能预测方法、装置和设备，其中，该方法包括：获取目标油井在目标预测周期前一个周期的日产油数据和目标预测周期生产制度数据；对所述前一个周期的日产油数据和目标预测周期的生产制度数据分别进行预处理；获取目标油井产能预测模型，其中，目标油井产能预测模型是基于长短期记忆网络和粒子群优化算法训练得到的；根据预处理后的数据，利用目标油井产能预测模型，得到目标预测周期中日产油的预测值。在本申请实施例中，采用基于长短期记忆网络和粒子群优化算法训练得到的目标油井产能预测模型，不仅可以预测日产油数据的整体变化趋势，还可以对单点进行准确的预测，有效提高对日产油预测的准确度。

公开(公告)号：CN111144542A

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201911362959.9

申请日：2019-12-26

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 刘月田 ,  宋宣毅 ,  马晶 ,  薛亮

IPC: G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/02

Abstract: 本申请提供了一种油井产能预测方法、装置和设备，其中，该方法包括：获取目标油井在目标预测周期前一个周期的日产油数据和目标预测周期生产制度数据；对所述前一个周期的日产油数据和目标预测周期的生产制度数据分别进行预处理；获取目标油井产能预测模型，其中，目标油井产能预测模型是基于长短期记忆网络和粒子群优化算法训练得到的；根据预处理后的数据，利用目标油井产能预测模型，得到目标预测周期中日产油的预测值。在本申请实施例中，采用基于长短期记忆网络和粒子群优化算法训练得到的目标油井产能预测模型，不仅可以预测日产油数据的整体变化趋势，还可以对单点进行准确的预测，有效提高对日产油预测的准确度。