【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及石油勘探的產量預測，特別涉及一種基于attention-lstm的智能完井產量預測方法及系統。
技術介紹
1、隨著油田開發技術的不斷進步，傳感器技術、大數據分析以及人工智能等技術的應用日益廣泛，油田智能化水平逐漸提高。智能完井產量預測作為油田智能化的一個重要組成部分，能夠更準確地估計油井未來的產量變化，提前發現問題并采取相應措施，從而最大程度地優化油田生產管理。傳統的產量預測方法通?；诮y計學或物理模型，這些方法在處理非線性、時變性和復雜多變量關系時存在一定的困難。油井生產受到多種因素的影響，這些因素之間存在復雜的非線性關系，難以用傳統方法精確建模。
2、長短時記憶網絡(lstm)是一種循環神經網絡(rnn)的變體，專門設計用于處理長序列依賴性問題。與傳統的rnn相比，lstm通過引入門控機制，能夠更好地捕捉和存儲長期記憶，有效地解決了梯度消失和梯度爆炸等問題，使其在處理時間序列數據等領域取得顯著的成果，模型的注意力機制是一種模仿人類注意力機制的技術，通過動態地調整模型對輸入的關注程度來提高模型性能。
3、通過attention-lstm模型對歷史數據進行學習，可以更精準地預測未來產油量，這有助于制定更準確的生產計劃，優化井口操作和維護，從而提高生產效率；智能完井產量預測方法也可以幫助確定最佳的開采策略，使得油井在不同的工況下都能夠以最優的方式運行，這有助于優化資源利用，提高產值；通過提高產量預測的準確性，能夠更好地調配人力、設備和材料，避免不必要的浪費，這有助于降低生產運營成本，提高整體經
4、綜上所述，基于attention-lstm的智能完井產量預測方法結合了大型的神經網絡模型和油田領域的實際需求，具有更好的預測性能和適應性，有助于實現油田生產的智能化、精細化管理，提高生產效率和經濟效益，這對于油田行業的可持續發展和資源管理至關重要。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于attention-lstm的智能完井產量預測方法，其基于attention-lstm的智能完井產油量預測方法能夠更準確、靈活地捕捉和預測油井產量變化，尤其在復雜多變的地質和生產環境中表現出色。
2、本專利技術的目的在于提供一種基于attention-lstm的智能完井產量系統，其基于attention-lstm的智能完井產油量預測方法能夠更準確、靈活地捕捉和預測油井產量變化，尤其在復雜多變的地質和生產環境中表現出色。
3、為實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案，包括以下步驟：
4、s1、采集智能完井產量的歷史時序數據，并保存；
5、s2、對采集的歷史時序數據進行預處理,并劃分訓練集和測試集；
6、s3、建立基于attention-lstm的智能完井產量預測初始模型；
7、s4、對智能完井產量預測初始模型進行訓練和調優，獲得調優后的模型；
8、s5、利用測試集對調優后的模型進行性能評估，判斷效果是否達到預期標準，若否，返回步驟s4；否則，確定為最終模型；
9、s6、將新采集的完井產量時序數據連同s1中收集的歷史產量數據一同經過預處理，輸入到已經訓練好的最終模型中，以生成對未來時刻產量的預測。
10、優選的是，在所述步驟s1中所述歷史時序數據包括：時間、產水量、產油量和icv閥門開度。
11、優選的是，在所述步驟s2中，對采集的歷史時序數據進行預處理,并劃分訓練集和測試集，具體為：
12、s2-1、對采集的歷史時序數據進行初步篩選，去除不完整、異常值和無效數據，將剩下的歷史時序數據作為目標數據；
13、s2-2、對目標數據進行清洗，具體包括修正錯誤數據、補全缺失數據、進行格式統一；
14、s2-3、對清洗后的目標數據進行歸一化處理，將數據標準化到同一尺度范圍內；
15、s2-4、將歸一化處理后的目標數據按照7:3的比例劃分為訓練集和測試集。
16、優選的是，在步驟s2-3中，所述歸一化處理的方法為最大最小歸一化，公式如下：
17、
18、其中，xnormalized是歸一化后的數據；x是原始數據；min(x)是原始數據的最小值；max(x)是原始數據的最大值。
19、優選的是，在步驟s3中所述基于attention-lstm的智能完井產量預測模型由輸入層、隱藏層和輸出層組成；所述輸入層接收時間、產油量、產水量和icv閥門開度數據；所述隱藏層由包含注意力機制的lstm單元組成，lstm單元內部設有遺忘門、輸入門和輸出門，用于處理和存儲信息；輸出層用于預測未來的產量數據。
20、優選的是，隱層由包含注意力機制的lstm單元組成，其中，lstm單元內部包含遺忘門、輸入門和輸出門，注意力機制和各個門涉及的基本公式如下：
21、attention(q,k,v)＝softmax(sum(tnh(linear([q,k]))))*v
22、式中，q代表著查詢(query)、k代表鍵(key)、v代表值(value)，softmax函數將q和k點積得到相似性得分，從而得到注意力權重；
23、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)
24、式中，ft是遺忘門的輸出，σ是激活函數，wf和bf是遺忘門的權重和偏置，ht-1是上一時刻的隱藏狀態，xt是當前時刻的輸入；
25、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)
26、式中，it是輸入門的輸出；wi和bi分別為輸入門的權重和偏置；
27、
28、式中，是通過tanh激活函數更新的記憶單元的候選值，wc和bc分別為權重和偏置；
29、
30、式中，ct是更新后的記憶單元，ct-1為前一時刻的記憶單元；
31、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)
32、式中，ot是輸出門的輸出，wo為權重，bo為偏置；
33、ht＝ot+tanh(ct)
34、式中，ht是當前時刻的隱藏狀態，ot、h和ct分別為輸出門的輸出、隱藏狀態和記憶單元。
35、優選的是，在步驟s4中，對初始模型進行訓練和調優，步驟如下：
36、s4-1、使用訓練集對初始模型進行訓練，獲取基本的性能指標；
37、s4-2、使用adam優化算法調整模型參數，完成模型參數調優。
38、優選的是，在步驟s4-2中所述使用的adam優化算法，通過指數衰減平均方法計算梯度的一階矩(均值)和二階矩(方差)的估計，動態調整參數學習率，提高模型訓練的效率和穩定性，步驟如下：
39、s4-1-1、初始化設置初始學習率α、一階矩估計的指數衰減率β1、二階矩估計的指數衰減率β2和小數值常數∈；
40、s4-1-2、每次迭代，更新時間步t，計算當前參本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于attention-LSTM的智能完井產量預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于attention-LSTM的智能完井產量預測方法，其特征在于，在所述步驟S1中所述歷史時序數據包括：時間、產水量、產油量和ICV閥門開度。
3.根據權利要求2所述的基于attention-LSTM的智能完井產量預測方法，其特征在于，在所述步驟S2中，對采集的歷史時序數據進行預處理,并劃分訓練集和測試集，具體為：
4.根據權利要求3所述的基于attention-LSTM的智能完井產量預測方法，其特征在于，在步驟S2-3中，所述歸一化處理的方法為最大最小歸一化，公式如下：
5.根據權利要求1所述的基于attention-LSTM的智能完井產量預測方法，其特征在于：在步驟S3中所述基于attention-LSTM的智能完井產量預測模型由輸入層、隱藏層和輸出層組成；所述輸入層接收時間、產油量、產水量和ICV閥門開度數據；所述隱藏層由包含注意力機制的LSTM單元組成，LSTM單元內部設有遺忘門、輸入門和輸出門，用于處理和存
6.根據權利要求5所述的基于attention-LSTM的智能完井產量預測方法，其特征在于，隱層由包含注意力機制的LSTM單元組成，其中，LSTM單元內部包含遺忘門、輸入門和輸出門，注意力機制和各個門涉及的基本公式如下：
7.根據權利要求1所述的基于attention-LSTM的智能完井產量預測方法，其特征在于，在步驟S4中，對初始模型進行訓練和調優，步驟如下：
8.根據權利要求7所述的基于attention-LSTM的智能完井產量預測方法，其特征在于，在步驟S4-2中所述使用的Adam優化算法，通過指數衰減平均方法計算梯度的一階矩(均值)和二階矩(方差)的估計，動態調整參數學習率，提高模型訓練的效率和穩定性，步驟如下：
9.根據權利要求1所述的基于attention-LSTM的智能完井產量預測方法，其特征在于，在步驟S5中，利用測試集對調優后的模型進行性能評估，其評估方法為：將測試集中的時序數據輸入調優后的模型進行產量預測，將預測結果同測試集中的真實產量數據進行比較，使用R2、MSE、相對誤差三個指標來評估attention-LSTM智能完井產量預測模型的預測準確性，R2、MSE、相對誤差是衡量模型性能的三個指標，其公式如下：
10.一種基于attention-LSTM的智能完井產量系統，其特征在于，包括：數據采集模塊、數據預處理模塊和未來時刻產量的預測模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種基于attention-lstm的智能完井產量預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于attention-lstm的智能完井產量預測方法，其特征在于，在所述步驟s1中所述歷史時序數據包括：時間、產水量、產油量和icv閥門開度。
3.根據權利要求2所述的基于attention-lstm的智能完井產量預測方法，其特征在于，在所述步驟s2中，對采集的歷史時序數據進行預處理,并劃分訓練集和測試集，具體為：
4.根據權利要求3所述的基于attention-lstm的智能完井產量預測方法，其特征在于，在步驟s2-3中，所述歸一化處理的方法為最大最小歸一化，公式如下：
5.根據權利要求1所述的基于attention-lstm的智能完井產量預測方法，其特征在于：在步驟s3中所述基于attention-lstm的智能完井產量預測模型由輸入層、隱藏層和輸出層組成；所述輸入層接收時間、產油量、產水量和icv閥門開度數據；所述隱藏層由包含注意力機制的lstm單元組成，lstm單元內部設有遺忘門、輸入門和輸出門，用于處理和存儲信息；輸出層用于預測未來的產量數據。
6.根據權利要求5所述的基于attention-lstm的智能完井產量預測方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：程仲，張亮，劉景超，萬歡，郝宙正，丁翔翔，劉科飛，楊湘琨，
申請(專利權)人：中海油能源發展股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。