| 专利号 | 2022115394903 | 申请日 | 2022-12-02 | 专利名称 | 基于离散小波变换和神经网络的产油或CO2埋存量预测方法 |
| 授权日 | 2025-09-09 | 专利权人 | 中国石油大学(华东) | 发明人 | 杨永飞;梁超;姚军;张凯;宋文辉;孙海;张磊;钟俊杰;刘夫贵;徐泉 |
| 主分类号 | G06Q10/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于离散小波变换和神经网络的产油或CO2埋存量预测方法，属于油田生产预测领域，包括如下步骤：通过油藏数值模拟器进行迭代计算，获取油田生产时序数据；对油田生产时序数据进行预处理；采用Spearman相关性分析筛选出与标签时序数据具有强相关性的数据作为输入特征；采用离散小波变换分解时序标签数据月产油量或月CO2埋存量；划分数据集；构建融合Bi‑LSTM和LSTM的混合神经网络；训练包含离散小波变换、Bi‑LSTM神经网络、LSTM神经网络、逆小波变换的整体神经网络模型；测试优化后的神经网络模型；实时预测月产油量或月CO2埋存量。本发明在短时间内提取大量生产数据中有价值的特征信息，预测准确性高。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
