基于深度学习算法的油井产量预测方法

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摘要

本发明提供一种基于深度学习算法的油井产量预测方法，该基于深度学习算法的油井产量预测方法包括：步骤1，获取数据并进行质量检查；步骤2，进行数据处理及划分；步骤3，建立学习模型；步骤4，采用步骤3搭建的模型开展训练，并进行验证；步骤5，预测油井产量。该基于深度学习算法的油井产量预测方法通过训练建立储层物性、工作制度、开发阶段等因素与产油量、产液量之间的关系，发挥数据驱动算法的优势，建立多因素油井产量预测模型。

基本信息

专利标题：

基于深度学习算法的油井产量预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110400006A

申请号：

CN201910596787.5

公开（公告）日：

2019-11-01

申请日：

2019-07-02

授权号：

CN110400006B

授权日：

2022-06-03

发明人：

杨勇卜亚辉张世明曹小朋胡慧芳李春雷王东方段敏张林凤刘营

申请人：

中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院

申请人地址：

山东省东营市东营区济南路125号

代理机构：

济南日新专利代理事务所

代理人：

崔晓艳

优先权：

CN201910596787.5

主分类号：

G06Q10/04

IPC分类号：

G06Q10/04 G06Q50/02 G06Q50/06 G06N3/06