融合电潜泵机理和大语言模型的潜油电泵井产量预测方法

本发明涉及油井产量预测技术领域，尤其涉及一种融合电潜泵机理和大语言模型的潜油电泵井产量预测方法，先采集油田的历史生产数据并进行预处理后划分为训练集、验证集和测试集；再根据电泵井属性数据库中的所有井的属性建立储运机理知识并进行表征，进一步细化表征结果得到电泵井机理模型；然后将集输管网中的单井的属性参数输入到预训练大语言模型中构建融合机理知识的大语言模型并依次进行训练和评价；最后将测试集的数据输入融合机理知识的大语言模型进行预测，得到电泵井管网中各口电泵井产量的预测结果，在大语言模型的基础上，引入重编程和文字映射，将时间序列预测任务转化为语言任务，成功将大型语言模型应用到油井产量预测领域。