【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于单口油气井日产液量预测方法领域，具体涉及一种采用注意力机制融合注采井特征预测单井日产液量的方法。
技术介绍
1、在石油工业中，准确预测油气井日产液量对于生产调度、资源优化和成本控制至关重要。单井日产液量是指油气井在一天内生产的液体总量，包括原油和伴随产出的水。产液量预测包括基于统计的方法和基于物理模型的研究。基于统计方法如时间序列分析、回归分析等，能够预测出产液量的趋势和周期性变化，但受制于复杂非线性关系和时变性，预测精度有限。基于物理模型的研究尝试利用流体力学等领域的知识构建油气井产液量的物理模型，通常考虑地层结构、井筒特性等，能够较好地解释产液量的变化规律，但在实际应用中常常受到数据不确定性和模型假设影响。
2、国内学者开始尝试利用机器学习方法进行油气井日产液量预测。如支持向量机、决策树、随机森林等，但通常需要手动选择特征和调整参数，且对数据质量和样本数量要求较高。随着深度学习技术发展，研究者通过构建多层次深度神经网络模型，结合大规模数据集进行训练，取得较高预测精度。
技术实现思
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1.一种采用注意力机制融合注采井特征预测单井日产液量的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的采用注意力机制融合注采井特征预测单井日产液量的方法，其特征在于：包括以下步骤：所述步骤S1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的采用注意力机制融合注采井特征预测单井日产液量的方法，其特征在于：所述注水井的历史生产数据包括井号、生产日期、日注水量、井口注入压力、水嘴直径、套压、注入时长和总累注入量；所述油气井的历史生产数据包括井号、生产日期、油压、套压、油嘴直径、生产时长、含水率和日产液量。
4.根据权利要求1所述的采...
【技术特征摘要】
1.一种采用注意力机制融合注采井特征预测单井日产液量的方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的采用注意力机制融合注采井特征预测单井日产液量的方法，其特征在于：包括以下步骤：所述步骤s1具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的采用注意力机制融合注采井特征预测单井日产液量的方法，其特征在于：所述注水井的历史生产数据包括井号、生产日期、日注水量、井口注入压力、水嘴直径、套压、注入时长和总累注入量；所述油气井的历史生产数据包括井号、生产日期、油压、套压、油嘴直径、生产时长、含水率和日产液量。
4.根据权利要求1所述的采用注意力机制融合注采井特征预测单井日产液量的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李金蔓，林杨，张鹏，刘英宪，蔡晖，刘玉明，刘艺萌，冯高城，陈秋月，肖天昊，陈维汉，陈驰宇，
申请(专利权)人：中海石油中国有限公司，
类型：发明
国别省市：
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