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龙图腾网恭喜红有软件股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的油井日产油及含水率的预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115680615B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211435534.8，技术领域涉及：E21B47/00；该发明授权一种基于深度学习的油井日产油及含水率的预测方法是由赵妍;唐虎强;陈瑞军设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的油井日产油及含水率的预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的油井日产油及含水率的预测方法，包括S1、建立学习样本选择标准，并从目标油田的历史数据中选择出符合标准的数据作为学习样本；S2、基于学习样本对影响油田开发的众多因素进行分析，进而从中筛选出符合要求的指标数据，并形成单井产量和含水影响指标体系；S3、对符合要求的指标数据进行数据预处理，形成用于模型训练的数据集；S4、基于数据集搭建、训练并验证用于预测油井日产油及含水率的混合深度学习网络模型；S5、利用训练好的混合深度学习网络模型，预测油井的日产油及含水率。优点是：能够明显提高油井日产油及含水率预测的精度及稳定性。

本发明授权一种基于深度学习的油井日产油及含水率的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的油井日产油及含水率的预测方法，其特征在于：包括如下步骤，S1、建立学习样本选择标准，并从目标油田的历史数据中选择出符合标准的数据作为学习样本；步骤S1具体为，对目标油田的历史数据进行数据量分析和评估，根据目标油田中各试点区块的历史数据是否满足研究和建模的需要，制定学习样本选择标准，从目标油田的历史数据中筛选出符合学习样本选择标准的油井和历史数据作为学习样本；S2、基于学习样本对影响油田开发的众多因素进行分析，进而从中筛选出符合要求的指标数据，并形成单井产量和含水影响指标体系；步骤S2具体包括如下内容，S21、通过定性分析，初步分析影响油田开发的众多因素，再充分考虑开发特征和现场措施，进而确定出影响油井产量和含水率的井基础数据、油藏基础数据、测井解释成果数据、油井产量及状态数据、油井措施效果数据这五大类指标；步骤S21中的定性分析具体为，基于渗流理论、中高渗砂岩油藏注水开发特征、生产历史，梳理影响油田开发的众多因素；S22、根据产量和含水与影响指标的物理意义，分析指标间的逻辑关系，剔除部分影响指标；计算各指标项的方差，方差为0的指标对于本试点区块所有油井的影响相同，再次剔除部分指标；将剩余的指标保留下来；S23、利用皮尔森相关性分析对保留下来的指标进行定量分析，形成单井产量和含水影响指标体系；S3、对符合要求的指标数据进行数据预处理，形成用于模型训练的数据集；S4、基于数据集搭建、训练并验证用于预测油井日产油及含水率的混合深度学习网络模型；S5、利用训练好的混合深度学习网络模型，预测油井的日产油及含水率。

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