摘要
本发明提供一种致密砂岩气藏多层合采产能预测方法,方法包括以下步骤:基于斯皮尔曼相关系数构建包含操作变量、静态参数、动态数据的图数据模型,通过物联网传感器实时更新节点特征,采用动态图机制修正邻接矩阵权重;S2:利用CNN网络模型和LSTM网络模型提取多模态数据特征,经PCA降维后输入OV‑GCN模型,结合GAT与Transformer实现图结构建模,输出产能分布、含水率及层间干扰预测值;S3:将预测结果输入NSGA‑II多目标优化模型,以产能最大化、成本最小化、干扰平衡为目标,结合Eclipse数值模拟验证,生成压裂参数Pareto最优解集。根据本发明能够深度挖掘测井图像、生产时序数据和结构化数据中的信息,精准捕捉气藏产能与各类数据之间的复杂关联。
技术关键词
致密砂岩气藏
产能预测方法
斯皮尔曼相关系数
GCN模型
节点特征
物联网传感器
测井图像
压裂作业
井口流量计
混合优化算法
注意力机制
多模态
动态更新
饱和度
联合损失函数
实时数据
参数
系统为您推荐了相关专利信息
药物分子设计方法
蛋白
脱靶效应
浅层神经网络
受体
短期电价预测方法
斯皮尔曼相关系数
序列
Attention机制
依赖特征
节点特征
动态
快照
网络链路预测方法
多头注意力机制
卷积网络模型
节点特征
攻击检测方法
网络状态信息
实时状态信息