基于LSTM的单井日产气量预测研究
Research on Daily Gas Production Prediction of Single Well Based on LSTM作者机构：贵州能源产业研究院有限公司贵州贵阳550025
出 版 物：《石化技术》 (Petrochemical Industry Technology)
年 卷 期：2024年第31卷第5期
页 面：12-14页
学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 08[工学] 082002[工学-油气田开发工程]
摘 要：产量预测是油气藏动态分析的重要内容之一,传统的BP神经网络与统计分析广泛应用于产量预测,但在预测过程中没有考虑数据在时间上的相关性。因此,提出利用长短期记忆网络(LSTM)深度学习模型进行产量预测。该方法在RNN的基础上增加了记忆功能,解决了长期依赖问题,能够通过寻找变量之间的非线性映射关系进行预测,是国内外深度学习研究中的一个热点。经实际数据检验,LSTM网络模型取得了较好的结果,可以作为一种新的方法用于油气藏产量预测。
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