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龙图腾网恭喜中国地质大学(武汉)申请的专利一种基于LSTM-Attention的油藏分层注采生产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：CN119692576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510220348.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于LSTM-Attention的油藏分层注采生产预测方法是由曾先景;钟志;邓文;魏豪;李成龙设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM-Attention的油藏分层注采生产预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及油藏开采技术领域，尤其涉及一种基于LSTM‑Attention的油藏分层注采生产预测方法。该方法使用油藏数值模拟器模拟多层非均质油藏的注采过程，构建生产数据集，对生产数据集中的数据进行预处理，然后将生产数据集划分为训练集和测试集；构建LSTM‑Attention神经网络模型，该模型包括LSTM部分、注意力机制和全连接层；在四注四采与四注两采的生产方式下应用训练好的LSTM‑Attention神经网络模型；利用训练好的LSTM‑Attention神经网络模型预测得到产油量，结合油田经济效益分析，优化注水策略，即通过调整注水井的注水量，实现油藏产量最大化和成本最小化，从而提高油田的净现值和经济效益。本发明还能够有效预测各层位的产油量和压力，预测精度高达95%以上。

本发明授权一种基于LSTM-Attention的油藏分层注采生产预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM-Attention的油藏分层注采生产预测方法，其特征在于：该方法包括：S1：使用油藏数值模拟器模拟多层非均质油藏的注采过程，构建生产数据集，生产数据集中的数据包括注水量、产油量以及压力，对生产数据集中的数据进行预处理，预处理后将生产数据集划分为训练集和测试集；预处理包括滑动窗口切分时间序列和归一化处理，通过滑动窗口切分，将压力分为表示过去压力的第一压力和表示未来压力的第二压力；S2：构建LSTM-Attention神经网络模型，该模型包括LSTM部分、注意力机制和全连接层，LSTM部分用于负责捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，注意力机制部分用于动态调整模型对不同层位数据之间的关注程度，模型构建完成后，利用训练集和测试集对该LSTM-Attention神经网络模型进行训练和验证，微调该模型的网络参数；S3：在四注四采与四注两采的生产方式下应用训练好的LSTM-Attention神经网络模型预测生产井的产油量和第二压力，其中，四注四采是在四个不同的层位同时进行注水和采油，四注两采是在四个层位进行注水，在中间两个层位进行采油；在四注四采的生产方式下，分别对四个层位的第二压力和产油量进行预测，其中，层位layer2的产油量较高，而层位layer4的产油量较低；在生产前期，四个层位的压力都急速增加到上限阈值；在生产后期，layer1、layer2和layer3的产油量呈现减少趋势；在四注两采的生产方式下，分别对生产井中间两个层位的第二压力和产油量进行预测，其中，层位layer1的产油量缓慢增加，而层位layer2的产油量在生产初期有增加趋势，但在后期的生产阶段快速减少，并趋于稳定，层位layer1和layer2的第二压力都保持在上限阈值；S4：结合油田经济效益分析，优化注水策略，即通过调整注水井的注水量，利用训练好的LSTM-Attention神经网络模型预测得到产油量，实现油藏产量最大化和成本最小化，从而提高油田的净现值和经济效益，使得油田经济最大化。

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