一种基于LSTM-Attention的油藏分层注采生产预测方法

本发明涉及油藏开采技术领域，尤其涉及一种基于LSTM‑Attention的油藏分层注采生产预测方法。该方法使用油藏数值模拟器模拟多层非均质油藏的注采过程，构建生产数据集，对生产数据集中的数据进行预处理，然后将生产数据集划分为训练集和测试集；构建LSTM‑Attention神经网络模型，该模型包括LSTM部分、注意力机制和全连接层；在四注四采与四注两采的生产方式下应用训练好的LSTM‑Attention神经网络模型；利用训练好的LSTM‑Attention神经网络模型预测得到产油量，结合油田经济效益分析，优化注水策略，即通过调整注水井的注水量，实现油藏产量最大化和成本最小化，从而提高油田的净现值和经济效益。本发明还能够有效预测各层位的产油量和压力，预测精度高达95%以上。