混合采样注意力机制的油井效率预测方法技术

本发明专利技术公开了混合采样注意力机制的油井效率预测方法，属于油气田智慧开发技术领域，解决了现有预测方法所考虑因素的完整性和准确性较差、鲁棒性较差，从而暴露偏差积累的问题，方法包括：获取时序参数数据，并进行预处理，执行预处理后综合预测模型；获取预处理后的时序参数数据，将时序参数数据传入二级解码模型中解码，得到真正的预测结果，计算损失值，并在进行反向传播更新权重时，使用第二解码器进行反向传播，由此得到最终训练好的综合预测模型；本发明专利技术通过将混合采样思想融入解码器当中，有效减少了训练和预测之间的过大差距，使其准确度更高，预测出的结果更可靠。预测出的结果更可靠。预测出的结果更可靠。

【技术实现步骤摘要】
混合采样注意力机制的油井效率预测方法


[0001]本专利技术属于油气田智慧开发
，具体涉及混合采样注意力机制的油井效率预测方法。

技术介绍

[0002]随着油气资源的开发和利用，传统的油田开发方式已无法满足当今石油行业的需求，这种仅仅依靠经验和规则进行决策的方式虽然有效但却忽略了数据背后的价值和规律，难以适应快速变化的市场和技术环境。由此油井开发逐渐向智能化方向发展。
[0003]油井效率是油井开发的关键参数之一，对油井开发的重要性不可低估，通过预测油井效率，可以了解油井的生产能力，进而优化采油过程中的操作和流程。例如，可以根据预测结果来调整注水量、注气量、井筒压力、采油时间等指标，以提高采油效率；同时，通过对油井效率的预测和监测可以帮助避免不必要的安全风险，提高油田的安全性。例如，油井效率的突然下降可能意味着油井内部出现了异常情况，需要采取紧急措施，从而降低可能发生的事故风险。预测油井效率可以帮助石油公司更好地规划采油计划和生产计划，从而在最短的时间内生产最多的石油，并且减少生产成本，从而提高石油公司的经济效益，增加公司的收入和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.混合采样注意力机制的油井效率预测方法，其特征在于，所述混合采样注意力机制的油井效率预测方法，具体包括：获取至少一组关联油井的时序参数数据，对所述时序参数数据进行预处理，其中，所述时序参数数据包括时序日期、动液面、产液量、含水率、油压、套压、沉没度、泵径、泵深、冲程、电压、电流、输入功率、油井效率参数数据；加载预处理后的时序参数数据，将时序参数数据以8：2的比例划分为训练集和验证集，以时序参数数据中训练集为输入，执行预处理后综合预测模型，综合预测模型将有稀疏长尾现象的矩阵进行筛选后再进行缩放内积计算，而后将计算结果在蒸馏层进行下采样后再进入到下一层的计算；获取预处理后的时序参数数据，将时序参数数据传入二级解码模型中解码，其中二级解码模型包括第一解码器以及第二解码器，第一解码器以真实值来预测每个解码位置所有时序数据的注意力分数，以供第二解码器融合编码；第二解码器根据反sigmoid衰减函数的增减速率来确定每次预测的输入时序是使用真值还是使用第一解码器输出的分数，若使用分数则需要进行加权平均混合嵌入，再将输入时序输入解码器中进行预测，得到真正的预测结果。2.如权利要求1所述的混合采样注意力机制的油井效率预测方法，其特征在于：所述混合采样注意力机制的油井效率预测方法方法，还包括：获取真正的预测结果，计算损失值，并在进行反向传播更新权重时，使用第二解码器进行反向传播，直到损失值达到预设阈值，由此得到最终训练好的综合预测模型。3.如权利要求2所述的混合采样注意力机制的油井效率预测方法，其特征在于：所述时序参数数据进行预处理包括缺失值处理以及统一编码处理。4.如权利要求3所述的混合采样注意力机制的油井效率预测方法，其特征在于：在处理缺失值时，找到距离这条数据最近的k个数据点对应所缺失的特征的平均值来进行填补。5.如权利要求4所述的混合采样注意力机制的油井效率预测方法，其特征在于：统一编码处理包括数据编码、位置编码以及时间戳编码三个部分；其中，数据编码是通过对原始数据进行一维卷积得到，将输入维映射为模型需要的维度，位置编码使用sin和cos函数的线性变换来给各时序数据提供模型位置信息，时间戳编码为加上与时间关联的多组编码，最后将这三者编码结果相加，形成输入的统一编码结果。6.如权利要求2
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5任一所述的混合采样注意力机制的油井效率预测方法，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖斌，谢珊，刘丽艳，肖逸军，肖伊曼，李欢，秦光源，张兴鹏，汪敏，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：