融合注意力机制的Bi-LSTM页岩气产能预测方法

朱仲义; 刘洪; 岳圣杰; 周鸿; 朱怡晖; 文宏川

首页> 中文期刊> 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 >融合注意力机制的Bi-LSTM页岩气产能预测方法

融合注意力机制的Bi-LSTM页岩气产能预测方法

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

传统的经验公式法和数学解析法对页岩气产能预测的误差较大,为此,提出一种融合注意力机制的双向长短时记忆神经网络(Attention-Bi-LSTM)对页岩气产能进行预测。在Bi-LSTM的网络层架构中添加注意力机制后,神经网络输入子集的能力、模型处理时间序列数据的能力均得到了提升。采用该模型对页岩气井的日产气量进行预测,相对于单一的Bi-LSTM、LSTM,此模型的预测效果更好。

著录项

来源
《重庆科技学院学报（自然科学版）》 |2023年第3期|52-57|共6页
作者
朱仲义; 刘洪; 岳圣杰; 周鸿; 朱怡晖; 文宏川;
展开▼
作者单位

中石油西南油气田分公司页岩气研究院;

重庆科技学院安全工程学院;

中石油西南油气田分公司蜀南气矿;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类气田提高采收率方法;
关键词
页岩气产能预测; 注意力机制; 双向长短时记忆神经网络;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 考虑应力敏感的页岩气产能预测模型研究——以川东南龙马溪组页岩气储层为例 [J] . 李凯 ,张浩 ,冉超 . 西安石油大学学报（自然科学版） . 2016,第003期
2. 融合注意力机制和Bi-LSTM的旅游评价情感分析模型 [J] . 陈玉娇 ,陈崇成 ,吕贵杰 . 软件导刊 . 2022,第2期
3. 基于BERT与Bi-LSTM融合注意力机制的中医病历文本的提取与自动分类 [J] . 杜琳 ,曹东 ,林树元 . 计算机科学 . 2020,第0z2期
4. 基于Bi-LSTM和多通道注意力的电网施工中违章量预测方法 [J] . 李少龙 ,吴艳伟 . 计算机应用 . 2022,第S01期
5. 页岩气水平井产能预测方法及应用——以四川盆地威远区块为例 [J] . 陈雪 ,蔡默仑 ,周昕 . 油气井测试 . 2023,第2期
6. 页岩气产能主控因素分析与预测模型建立 [C] . 李林 ,王建君 ,刘成 . 2017年全国天然气学术年会 . 2017
7. 页岩气产能预测数学模型分析及其勘探开发过程中实物期权评价方法研究 [A] . 汪泽波 . 2013

融合注意力机制的Bi-LSTM页岩气产能预测方法

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅