【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储层增产改造，具体涉及一种基于神经差分自注意力transformer的油井重复压裂产量预测方法。
技术介绍
1、时间序列分析指的是在固定时间间隔内收集观测值且连续观测值之间存在相关性的研究问题，重复压裂油井产量预测隶属时间序列分析。
2、尽管取得了一定的成功，transformer在时间序列数据分析中的潜力尚未完全释放。当前研究表明：相比于传统深度学习基线模型，transformer及其变体在处理时间序列数据时对性能的提升幅度有限。这一现象主要归因于现有自注意力机制的局限性：无论标准形式，抑或稀疏版本，自注意力机制在本质上都采用加权全局平均或k移动平均方法，基本等价于对趋势模式的平滑估计。这种架构在表征时间序列中的细微、复杂和多样化模式(例如离群值、季节性和周期性模式)时存在固有缺陷：模式容易在平均化的过程中被淡化，继而输出结果变化甚微甚至完全没有变化。
3、针对上述局限，本专利技术采用神经差分自注意力机制对transformer架构展开优化，使时间序列平稳主要通过差分实现，以适应油井重复压裂产量数...
【技术保护点】
1.一种基于神经差分自注意力Transformer的油井重复压裂产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经差分自注意力Transformer的油井重复压裂产量预测方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经差分自注意力Transformer的油井重复压裂产量预测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经差分自注意力Transformer的油井重复压裂产量预测方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下子步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于神经差分自注意力transformer的油井重复压裂产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经差分自注意力transformer的油井重复压裂产量预测方法，其特征在于，所述步骤1具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经差分自注意力transformer的油井重复压裂产量预测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下子步骤：
4.根据权利...
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