申请/专利权人：中国石油大学(北京)

申请日：2021-10-20

公开（公告）日：2022-01-21

公开（公告）号：CN113962148A

主分类号：G06F30/27(20200101)

分类号：G06F30/27(20200101);G06F119/22(20200101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.13#授权;2022.02.15#实质审查的生效;2022.01.21#公开

摘要：本说明书实施例提供了一种基于卷积编码动态序列网络的产量预测方法、装置及设备，包括：获取各目标水平井对应的静态数据和动态数据；其中，动态数据包括预设时间内各时间点对应的产量数据；基于预测时间点将各目标水平井的动态数据划分为第一动态数据和第二动态数据，获得样本数据集；其中，预测时间点在所述预设时间内；利用样本数据集训练卷积编码动态序列神经网络，获得目标水平井产量预测模型。利用本说明书实施例可以提高压裂水平井的产能预测的准确度。

主权项：1.一种基于卷积编码动态序列网络的产量预测方法，其特征在于，包括：获取各目标水平井对应的静态数据和动态数据；其中，所述动态数据包括预设时间内各时间点对应的产量数据；基于预测时间点将各目标水平井的动态数据划分为第一动态数据和第二动态数据，获得样本数据集；其中，所述预测时间点在所述预设时间内；利用所述样本数据集训练卷积编码动态序列神经网络，获得目标水平井产量预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油大学(北京) 基于卷积编码动态序列网络的产量预测方法、装置及设备

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