基本信息
摘要：本发明提供一种基于物理约束的LSTM模型预测页岩油产量的方法，属于页岩油产量预测技术领域。该方法首先从油田区块获取实际动态生产数据，然后对样本数据集去噪，消除异常值，进行标准化和归一化处理，再将长短期记忆神经网络模型作为学习模型，并设置LSTM模型的结构，将神经网络模型的损失函数定义为数据项和控制方程之和，在添加物理约束的神经网络基础上对训练集进行训练，然后用测试集得到预测结果。该方法所设计的系统将能表征页岩油产量相关参数关系的物理方程带入到网络模型里，这种物理约束模型预测准确率及适应能力较强，计算速度快，可良好的解决页岩油产量预测问题，还可以校正储层的有效渗透率分布，更好的指导现场开发。
摘要附图：
