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一种基于深度学习的气藏开发规律预测方法及系统

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本发明公开了一种基于深度学习的气藏开发规律预测方法及系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、基于开发主控特征对气藏井进行分类为多个气藏类型；步骤S2、通过数据前处理依次在每个类型的气藏井中获取时间序列数据集；步骤S3、基于长短期记忆神经网络模型，通过模型训练与优化，分别设计气井稳产期生产动态预测模型和气井递减期生产动态预测模型；步骤S4、基于Python研制气井开发规律深度学习预测模块，基于预测的气藏井未来的生产动态总结出开发规律。本发明实现基于大数据分析的气藏分类及主控因素分析方法，提出不同类型气藏及气井开发规律深度学习预测模型，进一步揭示不同类型气藏的开发规律。

著录项

公开/公告号CN115017827A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-06

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院力学研究所;
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申请/专利号CN202210768571.4
发明设计人高大鹏;
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申请日2022-06-30
分类号G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;
代理机构北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人胡剑辉
地址 100190 北京市海淀区北四环西路15号
入库时间 2023-06-19 16:42:59

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法律状态
2022-09-06

公开

发明专利申请公布

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