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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明公开了一种低产气井智能间开实时生产动态预测方法，涉及计算机深度学习和天然气开采领域。本发明首先依托间开气井实际高频分钟级生产数据，针对间开气井普遍存在的井底积液、产量衰减等问题，从间开周期的角度选择关键周期参数实现间开气井生产状态的高效表征，并通过程序实现由高频数据提取间开周期关键参数的自动化过程；此外，构建了一个基于序列到序列Seq2Seq深度学习架构的深度学习模型，能够快速精确地预测目标井区各气井在不同间开周期工作制度下的周期关键参数，实现了间开气井生产动态预测的智能化过程。
主权项：1.一种低产气井智能间开实时生产动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对获取的高频间开气井生产时序数据进行预处理，自动提取周期关键参数，构建周期参数数据集；步骤2、建立基于Seq2Seq架构的深度学习模型；步骤3、基于数据集训练所建立的深度学习模型；步骤4、将实时数据输入训练好的深度学习模型，并进行对未来周期的关键生产参数的实时预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种低产气井智能间开实时生产动态预测方法
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