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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种致密油藏水平井产能预测方法、介质及系统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：CN115471012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211278157.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种致密油藏水平井产能预测方法、介质及系统是由张晓东;李敏;秦子轩;史靖文;白广芝;张永安设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种致密油藏水平井产能预测方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种致密油藏水平井产能预测方法、介质及系统，属于石油产能预测技术领域，该致密油藏水平井产能预测方法包括：采集影响致密油水平井产能的数据及对应井的历史日产能数据；将影响致密油水平井产能的数据及对应井的历史日产能数据进行预处理与降维得到训练数据集；基于深度学习神经网络构建致密油藏水平井产能预测模型，所述致密油藏水平井产能预测模型包括输入模块、时空特征提取模块、特征融合模块、回归预测模块；以训练数据集对所述致密油藏水平井产能预测模型进行训练；将待预测数据输入致密油藏水平井产能预测模型中，得到产能预测结果；根据得到的产能预测结果部署和调节石油挖掘工程。

本发明授权一种致密油藏水平井产能预测方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种致密油藏水平井产能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S10：采集影响致密油水平井产能的数据及对应井的历史日产能数据，其中，影响致密油水平井产能的数据包括：压裂级数、每簇砂量、压裂簇数、缝间距、每簇液量、每段砂量、孔隙度、渗透率、含油饱和度、泊松比、杨氏模量、脆性指数、水平段长度、油层钻遇率、钻遇油层厚度和一类油层钻遇率； S20：将影响致密油水平井产能的数据及对应井的历史日产能数据进行预处理与降维得到训练数据集； S30：基于深度学习神经网络构建致密油藏水平井产能预测模型，包括输入模块、时空特征提取模块、特征融合模块、回归预测模块； S40：以训练数据集对所述致密油藏水平井产能预测模型进行训练； S50：将待预测数据输入致密油藏水平井产能预测模型中，得到产能预测结果； S60：根据得到的产能预测结果部署和调节石油挖掘工程； 其中S30的具体步骤包括： 第一步：利用K-means算法对储层物性数据聚类，将原始数据按储层划分，随机选取一部分与目标油井具有相同聚类结果的油井，基于选出的油井以及目标油井的生产序列构建Spatial-Temporal矩阵作为网络输入； 其中，Spatial-Temporal矩阵如下： ； 式中，表示待预测井在时刻聚合的Spatial-Temporal矩阵，表示油井在时刻的生产数据，表示油井从时刻到时刻的生产数据，,表示选取包括在预测井在内的9口同储层油井过去9天的日产能序列作为输入数据； 第二步：基于卷积运算、长短期记忆网络、自注意力机制构建Conv-LSTM-SAT网络，SAT给产能序列分配不同权重，使Conv-LSTM更准确的提取输入数据的时空特征； 其中，Conv-LSTM的计算过程如下： ； ； ； ； ； 式中，输入为个时间步的时序向量，为存储单元，为输出序列，为卷积核，为偏置项，表示卷积运算，表示Hadamard乘积； 第三步：建立特征融合层，将时空特征与压裂数据串联融合，作为全连接层输入； 第四步：构建全连接神经网络回归拟合水平井产能。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市经济技术开发区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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