基于LSTM的油井结蜡智能预测方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN120020767A

    公开(公告)日:2025-05-20

    申请号:CN202311538026.7

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 本发明提供一种基于LSTM的油井结蜡智能预测方法,包括:步骤1,获取用于训练模型的油井时序数据序列;步骤2,进行数据预处理操作,得到训练数据集;步骤3,对预处理后的数据进行特征选取,选取对油井示功图面积影响较大的特征;步骤4,构建并优化基于LSTM网络的油井结蜡预测模型;步骤5,利用优化后的LSTM模型进行预测,将预测后的数据进行反归一化操作,得到预测的真实数据。该基于LSTM的油井结蜡智能预测方法克服了传统方法没有考虑到油井结蜡与许多特征之间的关联以及其时序性的问题,同时利用灰狼算法对LSTM模型进行优化,提供了一种预测精度较高、鲁棒性强的油井结蜡预测方法,弥补了现有技术在此领域的不足。

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