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申请/专利权人：西安石油大学
摘要：本发明提供了一种利用改进Transformer网络进行老井生产层位预测的方法；包括：S1、收集并预处理地层数据和产量数据；S2、处理缺失的地层数据；S3、建立改进Transformer网络模型；S4、训练改进Transformer网络模型并优化其参数；S5、用于老井新层位的产量预测；S6、设定产量最低阈值并进行优化；S7、将连续产量通过S6设定的阈值进行筛选，并确定生产的层位。本发明不仅提高了地层数据特征提取的稳定性和精确性，实现了连续和动态的地层数据分析与划分，还通过自适应缺失值填补和系统的模型训练与优化，显著提升了产量预测的精度和经济效益。这一方法为复杂地质条件下的老井生产提供了科学的决策依据，有效提高了油田开发的整体效益。
主权项：1.一种利用改进Transformer网络进行老井生产层位预测的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集并预处理来自已知生产层位的多口井的地层数据和产量数据；其中，地层数据包括地震数据、测井数据和实验数据，产量数据为自开始生产至停产的累计产量；预处理具体为：对地层数据进行数据标准化和去噪处理；S2、对于缺失的地层数据，采用缺失值填补方法进行处理；S3、建立一个包含多个改进自注意力层和前馈神经网络层的改进Transformer网络模型；其中，每个自注意力层均包括多头注意力机制、归一化层和残差连接；每个前馈神经网络层均包括全连接层、激活函数和残差连接；S4、使用步骤S1和S2中的预处理地层数据和产量数据训练步骤S3建立的改进Transformer网络模型，训练过程中采用交叉验证技术优化Transformer网络模型参数；S5、将训练好的改进的Transformer网络模型用于老井新层位的产量预测，通过连续滑动窗口处理每次窗口移动采集新的地层数据，预测窗口内地层的产量，形成连续深度地层的产量；S6、设定进行开发生产的产量最低阈值，结合经济模型进行优化；S7、将S5得到的不同深度的连续产量通过S6设定的阈值进行筛选，并确定最终的老井可以进行生产的层位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安石油大学 一种利用改进Transformer网络进行老井生产层位预测的方法
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