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龙图腾网获悉北京中地金石科技有限公司申请的专利一种基于静态油气田数据的新井动态产量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113722997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111019424.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于静态油气田数据的新井动态产量预测方法是由罗怡雯;田志欣设计研发完成，并于2021-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于静态油气田数据的新井动态产量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于静态油气田数据的新井动态产量预测方法。该方法包括：油气井数据的汇总与预处理；进行BP神经网络累产量预测模型的训练与模型超参数的优化；进行BP‑LSTM月产量预测模型的训练并优化模型超参数；经过反归一化处理得到月产量数据的预测值。该模型利用神经网络模型较强的非线性拟合能力以及LSTM神经网络在时间序列数据上较强的的预测能力，解决在仅仅已知静态油气田数据的情况下对新井月产量动态数据做出非线性预测的问题，适合新井开发过程中的产量趋势的快速估算，特别适合矿场工程技术人员使用。

本发明授权一种基于静态油气田数据的新井动态产量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于静态油气田数据的新井动态产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：油气井静态数据的汇总与预处理； 步骤S2：进行BP神经网络累产量预测模型的训练与模型超参数的优化； 步骤S3：进行BP-LSTM月产量预测模型的训练并优化模型超参数； 步骤S4：经过反归一化处理得到新井动态月产量数据的预测值； 在所述步骤S2中，所述BP神经网络累产量预测模型的训练方法为：在隐藏层中选择relu作为中间的激活函数；在输出层选择sigmoid作为激活函数，所述sigmoid可以将输出向量映射到0到1之间方便计算与处理； 在所述步骤S2中，所述BP神经网络累产量预测模型的训练过程均包括前向传播与反向传播两个步骤； 在所述步骤S2中，所述前向传播过程中，对于一个含有L层的神经网络，其第L层的第j个神经元处的一般计算公式为： 式中：nl表示第L层的参与计算的神经元个数，表示将第L-1层即上一层的输出值作为第L层的输入值，表示第L-1层中第i个神经元与第L层中的j个神经元之间的权重值，表示第L层中第j个神经元的偏置系数，f表示激活函数； 在所述步骤S2中，所述反向传播的迭代过程中，采用随机梯度下降法对损失函数求导进行更新权重与偏置参数的步骤，所述更新权重公式如下： 其中：α为学习率，即为梯度按照一定方向下降时候的步长因子，表示第L-1层中第i个神经元与第L层中的j个神经元之间的权重值，表示第L层中第j个神经元的偏置系数，JL表示第L层的损失函数，表示对某一项求偏导。

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