[发明专利]基于迁移学习的油田产油量预测方法

摘要

本发明提供了一种基于迁移学习的油田产油量预测方法，本方法实现的功能是，通过迁移学习实现小样本井组的产油量预测。本发明首先对不同井组不同维度的数据进行处理，采用维度对齐统一数据维度，然后构建一个堆叠LSTM神经网络，采用样本量充足的源井组数据，保存网络参数，训练出预训练模型。在预测小样本的时候，调用迁移参数，在预训练模型的基础上，使用目标井组的小样本数据集进行训练，得到适用于小样本预测的模型。该基于迁移学习的油田产油量预测方法能帮油田节省预测时间，对井组部署和油井工作制度的确定有重要意义。