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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利一种基于扩展长短期记忆神经网络的水平井产量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：CN119721400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510222522.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于扩展长短期记忆神经网络的水平井产量预测方法是由郭子熙;李星灿;赵金洲;康芸玮;苏骞;曾晓慧;郭大立设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩展长短期记忆神经网络的水平井产量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩展长短期记忆神经网络的水平井产量预测方法，涉及产量预测技术领域。包括以下步骤：获取已开发水平井的产量数据和影响产量数据组成特征参数；基于经验模态分解和小波变换，在时域和频域两个层次上对特征参数进行分解得到三维特征张量；基于TCN和STL分解对三维特征张量分别进行分解，并将分解结果通过动态特征选择门进行融合，得到融合特征；建立预测模型，并基于融合特征对预测模型进行训练，训练后的模型能够进行产量预测；所述预测模型主体为双向LSTM模型，利用时空注意力机制为融合特征提供权重，利用优化麻雀搜索算法为双向LSTM模型选择较优超参数。本发明的方法，能够有效的对水平井产量进行预测，且预测结果准确性较高。

本发明授权一种基于扩展长短期记忆神经网络的水平井产量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩展长短期记忆神经网络的水平井产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、获取已开发水平井的产量数据和影响产量数据组成特征参数；S2、基于经验模态分解和小波变换，在时域和频域两个层次上对特征参数进行分解得到三维特征张量；包括以下分步骤：S21、对特征参数进行经验模态分解：，式中，xt表示t时刻的特征参数；IMFkt为t时刻第k个IMF分量，表示信号的频率成分，k=1,2,…,n，n表示本征模态函数的最大数量；Rest为t时刻的残差项，代表信号中的长期趋势；S22、对本征模态函数应用小波变换，提取时频特征：，式中，Wn表示第n个IMF分量在小波变换后t时刻的时频特征，是t时刻的改进的Meyer小波基函数，a和b是小波函数的尺度和位置参数；S23、将S21的残差项和S22的时频特征进行拼接，形成三维特征张量：，式中，表示拼接操作，将每个IMF分量和其对应的小波变换结果结合，形成一个三维特征表示；IMFn表示第n个IMF分量；Resglobal表示形成三维张量的残差，为所有时间步的残差集合；S3、基于TCN对三维特征张量进行分解，基于STL分解对产量数据进行分解，并将分解结果通过动态特征选择门进行融合，得到融合特征；S4、建立预测模型，并基于融合特征对预测模型进行训练，训练后的模型能够用于本区块其余水平井的产量预测；所述预测模型主体为双向LSTM模型，利用时空注意力机制为融合特征提供权重，利用优化麻雀搜索算法为双向LSTM模型选择较优超参数；所述优化麻雀搜索算法的优化方式为：引入量子化搜索机制和动态搜索空间，同时设计了适应度函数，所述量子化搜索机制的公式如下：，式中，表示量子态，explore和exploit分别表示探索态和开发态；α和β分别是探索态和开发态的系数；表示所处的状态；所述适应度函数如下：，式中，MSE为均方误差，为梯度的范数，Entropy表示特征熵，ω1、ω2和ω3分别表示MSE、和Entropy的权重。

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