基于多特征融合的油井产量多步预测方法

本发明公开了基于多特征融合的油井产量多步预测方法，涉及电数字数据处理领域，包括：对原始日产油量数据集进行基于统计分布的数值标准化和空间维度归一化的双重标准化处理；利用时间序列数据生成包含一阶差分特征、滑动和特征以及累计和特征的结构化派生特征集合；通过线性变换模块结合非线性激活函数对输入特征集合进行特征空间映射；采用上下文信息掩码机制对观测数据进行缺失信息注入，构造包含可控缺失模式的时间子序列；利用多尺度膨胀卷积编码器对时间子序列进行分层特征编码，提取不同时间尺度下的时序依赖关系；基于生成的上下文嵌入表示，通过深度学习预测模型实现目标油井未来多时间步长的日产油量序列预测。本发明提高预测精度。