基于注意力机制的CNN-GRU煤层气产能预测方法研究OACSTPCD
Prediction of coalbed methane well productivity based on attention mechanism of CNN-GRU
为优化当前煤层气产气量预测方法,探讨煤层气产能排采数据历史状态影响及时序过长导致丢失关键信息的问题,提出了一种基于Attention机制的卷积门控循环单元网络的煤层气产能预测模型;选取 5 个与日产气相关性较高的排采参数,利用韩城区块煤层气井现场排采数据构建并训练煤层气产能预测模型,预测未来该井区 160 d的产气量情况.研究结果表明:引入注意力机制的组合模型CNN-GRUA,通过提取数据高层特征、并降低历史序列关键信息丢失的影响,克服了传统预测…查看全部>>
In order to optimize the current prediction method of coalbed methane production and solve the problem of losing key in-formation due to the influence of historical state of coalbed methane production data and too long sequence,a coalbed methane pro-duction prediction model based on attention mechanism of convolutional neural network was proposed.Firstly,the five drainage parameters with high correlation with daily gas production are selected,and the CBM pro…查看全部>>
赵海峰;诸立凯;刘长松;张先凡
中国石油大学(北京) 石油工程学院,北京 102249中国石油大学(北京) 石油工程学院,北京 102249中国石油大学(北京) 石油工程学院,北京 102249中国石油大学(北京) 石油工程学院,北京 102249
矿山工程
煤层气产能预测深度学习卷积神经网络门控循环单元注意力机制
coalbed methane productivity predictiondeep learningconvolutional neural networksgated recurrent unitsattention mechanism
《煤矿安全》 2023 (12)
11-17,7
国家自然科学基金资助项目(11672333)
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