一种基于深度学习优化的油气田产能预测方法及系统

本发明涉及石油工程及油气田能源，具体为一种基于深度学习优化的油气田产能预测方法及系统。

背景技术：

1、随着全球能源需求的不断增加，油气田作为重要的能源来源，其产量预测对于能源市场的稳定和可持续发展具有重要意义。然而，油气田产量受到多种因素的影响，如地质条件、技术水平、市场环境等，具有复杂性和不确定性。因此，如何准确预测油气田产量成为了一个具有挑战性的问题。

2、近年来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，这些技术被广泛应用于油气田产量预测领域。其中，深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有强大的特征学习和建模能力，可以处理复杂的非线性问题。然而，传统的深度学习模型在处理油气田产量预测问题时，往往存在模型泛化能力不足、过拟合等问题。

3、为了解决这些问题，我们提出了一种基于改进自适应深度学习优化的油气田产能智能预测方法。该方法采用自适应深度学习模型，根据历史数据和实时数据动态调整模型参数，提高模型的自适应性和泛化能力。同时，我们还引入了改进的优化算法，对模型参数进行优化，进一步提高模型的预测精度和稳定性。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：传统的深度学习模型在处理油气田产量预测问题时，往往存在模型泛化能力不足、过拟合等问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于深度学习优化的油气田产能预测方法，包括：收集目标油气田的数据，对收集的数据进行预处理；根据预处理后的数据构建分类模型，对油气田进行分类并筛选重要特征；构建产量预测模型，利用adam算法调整网络权重，预测油气田产能并进行验证。

4、作为本发明所述的基于深度学习优化的油气田产能预测方法的一种优选方案，其中：所述油气田的数据包括历史生产数据和地理数据，历史生产数据包括井口压力、流量、地质信息、作业数据和油井产量。

5、作为本发明所述的基于深度学习优化的油气田产能预测方法的一种优选方案，其中：所述分类模型为通过地理加权回归建立分类模型，结合空间权重函数精确地捕捉空间邻近性，对目标油气田进行分类，确定预测目标油气田产量的重要特征类型；

6、

7、对于目标油气田，回归系数βk(u,v)通过加权最小二乘问题计算得出；

8、

9、其中，y表示油气田的观测值；β0(u,v)表示油气田的截距项；k表示特征总数；βk(u,v)表示第k个特征的回归系数；xk表示第k个特征的输入；α表示调整距离影响的参数；dk表示油气田与参考点之间的距离；∈表示油气田观测值与模型预测之间的差异；wij表示观测点i和j之间的空间权重；yj表示第j个观测点的观测值；xjk表示第j个观测点的第k个特征值。

10、作为本发明所述的基于深度学习优化的油气田产能预测方法的一种优选方案，其中：对所述油气田进行分类并筛选重要特征包括，根据地理数据和专家指导，设置y的特征贡献阈值t，当岩石孔隙度的回归系数对y的贡献超过特征贡献阈值t时，判断目标油气田为高孔隙度型，若y与岩石孔隙度对应的x呈正相关，则重要特征为岩石孔隙度、渗透率和地层类型；若y与岩石孔隙度对应的x呈负相关，则重要特征为岩石孔隙度、渗透率、岩石类型和孔隙结构；当地质构造的回归系数对y的贡献超过特征贡献阈值t时，判断目标油气田为强地质型，重要特征为地质断层、岩层倾斜度和构造活动；若断层密集度高于0.1个/平方公里，则地质断层特征进一步分为断层的位置、类型和活动性；若折叠频率高于0.05个/平方公里，则构造活动特征进一步分为折叠频率、折叠的规模、形态和走向；当水深的回归系数对y的贡献超过特征贡献阈值t时，判断目标油气田为深水型，重要特征为水深、水底地形、水流条件；若水深超过1500米，则重要特征增加环境压力和温度。

11、作为本发明所述的基于深度学习优化的油气田产能预测方法的一种优选方案，其中：所述产量预测模型包括，利用长短期记忆网络变体构建产量预测模型，对分类模型筛选出的重要特征进行加权处理，强化重要特征在模型中的影响；

12、it＝σ(wi,imp·[ct-1,ht-1,(xt,imp⊙wimp)]+wi,other·[ct-1,ht-1,xt,other])

13、ft＝σ(wf,imp·[ct-1,ht-1,(xt,imp⊙wimp)]+wf,other·[ct-1,ht-1,xt,other])

14、ct＝ft·ct-1+it·tanh(wc,imp·[ht-1,(xt,imp⊙wimp)]+wc,other

15、·[ht-1,xt,other])

16、其中，it表示输入门；ft表示遗忘门；ct表示单元状态；σ表示激活函数；wimp表示重要特征的权重矩阵；wother表示除重要特征外其他特征的权重矩阵；ct-1表示前一时刻的单元状态；ht-1表示前一时刻的隐藏状态；xt,imp表示gwr模型筛选出的重要特征；xt,other表示除重要特征外的其他特征；wimp表示重要特征的权重向量。

17、作为本发明所述的基于深度学习优化的油气田产能预测方法的一种优选方案，其中：所述adam算法包括，使用历史数据训练产量预测模型，计算损失函数的梯度；

18、

19、使用adam算法更新一阶和二阶矩估计；

20、mt＝β1·mt-1+(1-β1)·gt

21、

22、对m和v进行偏差校正并更新参数；

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24、

25、

26、其中，gt表示在时间步t的梯度；j(θ)表示损失函数；θ表示产量预测模型的权重；mt表示一阶矩；vt表示二阶矩；表示偏差校正后的一阶矩；表示偏差校正后的二阶矩；β表示衰减率；α表示学习率。

27、作为本发明所述的基于深度学习优化的油气田产能预测方法的一种优选方案，其中：所述验证包括，通过均方误差、平均绝对误差和决定系数评估模型性能；

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29、

30、

31、其中，mse表示均方误差；mae表示平均绝对误差；r2表示决定系数；n表示样本数量；yi表示第i个数据点的实际油气田产能；表示模型对第i个数据点的油气田产能的预测。

32、第二方面，本发明还提供了基于深度学习优化的油气田产能预测系统，包括，数据收集模块，采集目标油气田的历史生产数据和地理数据，历史生产数据包括井口压力、流量、地质信息、作业数据和油井产量，对收集到的油气田数据进行预处理；分类模块，根据采集的数据，通过地理加权回归建立分类模型，对目标油气田进行分类，确定预测目标油气田产量的重要特征类型；预测模块，利用长短期记忆网络变体构建产量预测模型，使用历史数据训练产量预测模型并利用adam算法调整网络权重，预测油气田产能并进行验证。

33、第三方面，本发明还提供了一种计算设备，包括：存储器和处理器；

34、所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述基于深度学习优化的油气田产能预测方法的步骤。

35、第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现所述基于深度学习优化的油气田产能预测方法的步骤。

36、本发明的有益效果：本发明方法利用gwr模型精确分类油气田并筛选出对产量影响显著的关键特征，采用长短期记忆网络变体对这些特征进行深入分析，通过加权处理强化了重要特征在模型中的影响力。此外，使用adam算法优化网络权重，确保了模型在训练过程中的稳定性和效率。通过均方误差、平均绝对误差和决定系数等指标的综合评估，显著提高了油气田产能预测的准确性。不仅为油气行业提供了一个高效、可靠的预测工具，还有助于优化资源开发策略，增强经济效益和可持续发展能力。