摘要
本发明涉及油气资源动态预测领域,公开了一种基于LSTM的页岩气低效井智能预警新方法及系统。一种基于LSTM的页岩气低效井智能预警新方法包括从数据库获取气井历史产量数据,标注生产状态并进行数据清洗、标准化处理得到特征集;将特征编码为基因,定义适应度函数,利用遗传算法优化特征子集;用优化后的特征子集训练LSTM模型;基于训练好的模型预测气井生产状态并触发预警;最后用验证集和测试集评估模型预测准确率。本发明利用LSTM处理时间序列数据的优势,挖掘历史数据复杂规律,实现低效井准确预警,保障气田稳定生产。其自动化特征选择和模型优化,减少人工干预,提升智能化程度和预测准确性,适用于不同类型的页岩气井。
技术关键词
新方法
LSTM模型
页岩气井
记忆单元
特征选择
交叉验证方法
遗传算法优化
置信度阈值
低压
数据
机制
编码
基因
策略
定义
轮盘
油压
油气
系统为您推荐了相关专利信息
驾驶员疲劳程度
识别方法
指标
驾驶模拟平台
交叉验证方法
CPU卡芯片
功耗控制系统
功耗控制方法
解耦控制系统
模糊神经网络
机器学习预测方法
盾构隧道管片
盾构掘进参数
神经网络预测模型
变形监测数据
差异表达基因
图像数据处理模块
诊断系统
肺癌
多模态