一种基于注聚数据的多综合智能聚驱油藏产量预测方法、系统及存储介质

本发明一种基于注聚数据的多综合智能聚驱油藏产量预测方法、系统及存储介质，涉及油田开发领域，为解决现有技术依赖静态数据、忽略动态关联、计算效率低、人工依赖度高及可解释性差的问题。包括：步骤一、从油藏现场采集油井数据，提取对油藏产量预测的关键特征，得到特征优化数据；步骤二、构建油藏产量预测模型，模型包括：XGBoost模块、线性回归模块、支持向量机模块和随机森林模块，对XGBoost模块的超参数进行优化；基于训练集对各模块进行训练，采用测试集测试模块性能，并基于各模块在训练集上的拟合效果对各模块加权；步骤三、将各模块的预测结果进行融合，得到油藏产量预测结果；步骤四、通过在线学习框架实时接收新注聚数据，触发模型增量更新。