【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及石油及天然气勘探开发，具体涉及一种低渗气井产能预测方法及装置。
技术介绍
1、低渗气藏广泛分布于全球油气资源中，但因其储层非均质性强、渗透率低、应力敏感性显著等特点，使得低渗气井的产能预测成为开发过程中一大技术难题。而传统的产能预测方法难以捕捉多变量之间非线性关系，对不同类型输入参数未能充分结合考虑，导致预测精度受限。近些年来机器学习方法逐渐被广泛应用，但现有的机器学习方法相对单一，难以综合利用多维数据的，且当前的融合模型难以动态调整权重，导致模型融合效果欠佳，无法平衡局部特性与全局性能。
2、传统的机器学习产能预测方法通常使用支持向量机、随机森林或神经网络等单一模型，但由于其局限性，难以综合利用多维数据的特点，预测精度有限。而当前一些研究尝试通过模型融合提升精度，其采用的固定加权平均或投票法缺乏自适应调整能力，难以处理低渗气藏储层非均质性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种低渗气井产能预测方法及装置，可适应于不同类型数据分布和特征，增强预测模型的鲁棒性，并可提高预测的精度和泛化能力。
2、为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：
3、第一方面，本专利技术提供一种低渗气井产能预测方法，包括：
4、获取低渗气井数据；
5、对所获取的低渗气井数据进行预处理，形成多源异构数据集；
6、构建多模型堆叠架构；所述多模型堆叠架构包括第一层子模型和第二层子模型；所述第一层子
7、使用所述多源异构数据集来对所述多模型堆叠架构进行训练，得到预测模型；
8、所述预测模型输出预测结果。
9、可选的，所述对所获取的低渗气井数据进行预处理包括：
10、利用knn方法填补低渗气井数据中的缺失数据；所述knn方法的计算公式为：
11、
12、其中，是k个邻居的已知值；
13、使用z-score方法检测低渗气井数据中异常值并进行剔除；所述z-score方法的计算公式为：
14、
15、其中，是数据点，是数据集的均值，是数据集的标准差；
16、采用相关性分析和主成分分析方法筛选低渗气井数据中重要特征，去除冗余信息；
17、对低渗气井数据中不同量纲的数据进行归一化或标准化处理；所述标准化处理的公式为：
18、
19、其中，为标准化后的数据；为原始数据；为原始数据中最小值；为原始数据最大值。
20、可选的，所述使用所述多源异构数据集来对所述多模型堆叠架构进行训练包括子模型训练、多模型堆叠训练和第二层子模型训练三个层次。
21、可选的，所述多源异构数据集划分为训练集和测试集，每次采用k折交叉验证方法，将训练集划分为k个等份，在每次训练时使用k-1份数据进行训练，剩下一份作为验证集，以完成所述多模型堆叠架构的训练。
22、可选的，所述多模型堆叠训练包括：将所述随机森林、支持向量机以及轻量级神经网络三种子模型的预测结果作为第二层子模型的输入特征，并在训练过程中，保留随机森林、支持向量机以及轻量级神经网络三种子模型的特征输出。
23、可选的，所述第二层子模型训包括：使用xgboost作为第二层子模型，通过所输入的随机森林、支持向量机以及轻量级神经网络三种子模型的预测结果来优化xgboost树的数量、学习率以及深度参数。
24、可选的，利用遗传算法优化方法，动态调整随机森林、支持向量机以及轻量级神经网络三种子模型在第二层子模型中的权重。
25、可选的，所述利用遗传算法优化方法，动态调整随机森林、支持向量机以及轻量级神经网络三种子模型在第二层子模型中的权重，包括：
26、基于初始化种群方法，生成多个随机的权重组合，每个组合代表不同子模型在第二层子模型中的权重；
27、以均方根误差和决定系数为适应度函数来评估每个权重组合的好坏，适应度达到阈值的权重组合进入下一轮；
28、选择适应度达到阈值的权重组合进行交叉，将不同个体的权重部分组合起来，生成新的权重组合；
29、通过随机调整某些个体的权重值，引入变异，保持种群的多样性；
30、每次交叉和变异操作后，新的权重组合会经过适应度评估，符合条件要求的权重组合，被选入下一代，并逐步优化，最终找到一个最优或近似最优的权重分。
31、第二方面，本专利技术提供一种低渗气井产能预测装置，包括：
32、数据获取模块，用于获取低渗气井数据；
33、数据预处理模块，用于对所获取的低渗气井数据进行预处理，形成多源异构数据集；
34、多模型堆叠架构模块，用于构建多模型堆叠架构；所述多模型堆叠架构包括第一层子模型和第二层子模型；所述第一层子模型包括随机森林、支持向量机以及轻量级神经网络三种子模型；所述第一层子模型的输出作为第二层子模型的输入，并且在层间优化过程中，利用k折交叉验证评估第一层子模型性能，并将其预测结果作为训练第二层子模型的数据源。
35、模型训练模块，使用所述多源异构数据集来对所述多模型堆叠架构进行训练，得到预测模型；
36、结果输出模块，基于所述预测模型输出预测结果。
37、可选的，所述的低渗气井产能预测装置，还包括：
38、动态权重优化模块，用于利用遗传算法优化方法，动态调整随机森林、支持向量机以及轻量级神经网络三种子模型在第二层子模型中的权重。
39、本专利技术与现有技术相比，其有益效果在于：
40、本专利技术采用多模型堆叠技术，通过结合随机森林、支持向量机和轻量级神经网络等模型的优点，弥补单一模型的不足，第二层子模型的引入进一步优化子模型的输出，使得预测结果更加精确，同时，通过模型堆叠技术，结合深度学习模型的非线性表达能力和传统机器学习模型的鲁棒性，能够更好地适应低渗气藏的非均质性和应力敏感特性。
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1.一种低渗气井产能预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的低渗气井产能预测方法，其特征在于，所述对所获取的低渗气井数据进行预处理包括：
3.如权利要求1所述的低渗气井产能预测方法，其特征在于，所述使用所述多源异构数据集来对所述多模型堆叠架构进行训练包括子模型训练、多模型堆叠训练和第二层子模型训练三个层次。
4.如权利要求1或3所述的低渗气井产能预测方法，其特征在于，所述多源异构数据集划分为训练集和测试集，每次采用K折交叉验证方法，将训练集划分为K个等份，在每次训练时使用K-1份数据进行训练，剩下一份作为验证集，以完成所述多模型堆叠架构的训练。
5.如权利要求3所述的低渗气井产能预测方法，其特征在于，所述多模型堆叠训练包括：将所述随机森林、支持向量机以及轻量级神经网络三种子模型的预测结果作为第二层子模型的输入特征，并在训练过程中，保留随机森林、支持向量机以及轻量级神经网络三种子模型的特征输出。
6.如权利要求3所述的低渗气井产能预测方法，其特征在于，所述第二层子模型训包括：使用XGBoost作为第二层子模型，
7.一种低渗气井产能预测装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种低渗气井产能预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的低渗气井产能预测方法，其特征在于，所述对所获取的低渗气井数据进行预处理包括：
3.如权利要求1所述的低渗气井产能预测方法，其特征在于，所述使用所述多源异构数据集来对所述多模型堆叠架构进行训练包括子模型训练、多模型堆叠训练和第二层子模型训练三个层次。
4.如权利要求1或3所述的低渗气井产能预测方法，其特征在于，所述多源异构数据集划分为训练集和测试集，每次采用k折交叉验证方法，将训练集划分为k个等份，在每次训练时使用k-1份数据进行训练，剩下一份作为验证集，以完成所述多模型堆叠架...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘金霖，任传真，万武波，吴时国，王昊寅，
申请(专利权)人：海南热带海洋学院崖州湾创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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