【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能深度学习和石油工程领域，具体涉及一种基于门循环神经网络的气井产量预测方法。
技术介绍
1、在石油工程领域，气井产量的准确预测对于生产计划和资源配置至关重要。传统的气井产量预测方法通常基于经验公式或统计回归模型，但这些方法在模型假设方面存在一定的局限性。而门循环神经网络方法能够自动学习和发现数据之间的复杂关系。通过多层次的非线性变换和特征提取，模型能够从海量数据中提取有用的特征，从而实现更准确的预测。
2、门循环神经网络是一种机器学习技术，通过构建多层神经网络进行自动学习和模式识别，具有强大的建模能力。基于门循环神经网络的气井产量预测方法具有较强的适应性和灵活性。模型能够适应不同类型的气井和变化的工况条件，不受特定模型假设的限制。通过学习大量样本数据中的细微模式和关系，从而实现更精确的预测。可以更好地利用大规模数据，提高预测的准确性和可靠性。相对于传统方法，基于门循环神经网络的模型通常能够提供更可靠、准确的气井产量预测结果，有助于优化气井生产计划和资源配置。
3、本专利技术提供了一种基于门循环...
【技术保护点】
1.一种基于门循环神经网络的气井产量预测方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的收集气井相关数据，其特征在于，所述的数据包含井号、日期、油压、日产气量、每日生产时间、套压等。
3.根据权利要求1所述的数据预处理，其特征在于，所述的预处理方法包括删除重复值及缺失值、标准化等方法。
4.根据权利要求1所述的数据预处理，其特征在于，所述的特征选择结果包括油压、日产气量、每日生产时间、套压。
5.根据权利要求1所述的门循环神经网络，其特征在于，所述的模型包括输入层、门循环网络层、全连接层、输出层。
6.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于门循环神经网络的气井产量预测方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的收集气井相关数据，其特征在于，所述的数据包含井号、日期、油压、日产气量、每日生产时间、套压等。
3.根据权利要求1所述的数据预处理，其特征在于，所述的预处理方法包括删除重复值及缺失值、标准化等方法。
4.根据权利要求1所述的数据预处理，其特征在于，所述的特征选择...
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