一种基于人工智能的油井产量预测方法

本发明涉及一种基于人工智能的油井产量预测方法。本发明所述的预测方法包括：通过井下与地面多模态传感器实时采集井下流体比例、压力、管径及温度数据；基于多相流体力学公式计算井筒流动特征参数；利用多相流模拟算法耦合多源数据生成全链条流体分布结果；并对全链条流体分布结果进行优化，生成产量分布预测值；通过物理信息神经网络融合多源数据，生成全链条流体参数模拟结果；最终采用集合卡尔曼滤波算法实现实时数据同化，输出动态模拟结果。本发明提供的石油产量预测方法解决了传统方法中井下与地面数据割裂、模型静态边界滞后、物理方程过度简化等问题，提升了复杂油井场景下的预测精度与实时性，为油田开发提供智能化决策支持。