一种基于XGBoost与CNN-BiLSTM的储气库井产能预测方法

本发明涉及一种基于XGBoost与CNN‑BiLSTM的储气库井产能预测方法，旨在解决传统储气库井产能预测方法的数据滞后性强、模型表达能力有限和难适应储气库强动态、快变化的生产特性等问题。本发明首先采集储气库井的关键生产参数，进行归一化、去噪等预处理；然后，利用结合了注意力机制的卷积神经网络与双向长短期记忆网络(CNN‑BiLSTM)混合模型对生产参数进行时空特征提取；最后，将提取的特征序列输入XGBoost模型，预测未来时间点的产能，最后采用R2决定系数值判断预测结果准确性。本发明结合了深度学习与梯度提升算法，弥补了传统产能预测方法预测精度低的问题，显著提高了产能预测的精度和可靠性，为储气库的合理生产和长期经济效益提供了有力保障，具有广泛的应用潜力。