一种基于典型曲线与机器学习的油井产量曲线预测方法、系统、设备及介质

本发明涉及石油天然气工程技术领域，公开一种基于典型曲线与机器学习的油井产量曲线预测方法、系统、设备及介质，通过目标油田的油田产量数据进行目标油田中下属单井的投产批次划分，对下属区块的特定投产批次的下属单井，进行代理单井产量曲线计算、自然递减阶段识别、递减特征参数拟合，获得高质量的单井产量递减特征参数，结合下属区块静态参数，利用机器学习算法，训练得到高精度的单井产量递减特征参数预测模型并准确预测待测单井的产量递减特征参数，最后得到待测单井的产量曲线。本发明针对未投产或投产初期的油田，可在单井生产历史数据较少的情况下进行单井产量曲线的准确预测，无需大量的计算资源和复杂的计算过程，具有普适性。