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龙图腾网获悉海南热带海洋学院崖州湾创新研究院申请的专利一种低渗气井产能预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119849706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510322294.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种低渗气井产能预测方法及装置是由刘金霖;任传真;万武波;吴时国;王昊寅设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低渗气井产能预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低渗气井产能预测方法及装置，该方法包括获取低渗气井数据；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；构建多模型堆叠架构；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；所述预测模型输出预测结果；本发明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。

本发明授权一种低渗气井产能预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种低渗气井产能预测方法，其特征在于，包括： 获取低渗气井数据； 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； 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；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：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；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；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；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；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； 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；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；所述多模型堆叠架构的训练包括：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；所述第二层子模型训练包括：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； 所述预测模型输出预测结果。

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