一种基于联邦学习的柱塞气井采气优化方法、装置以及设备

本发明公开了一种基于联邦学习的柱塞气井采气优化方法、装置以及设备，包括：获取若干气井的柱塞周期数据，并对柱塞周期数据进行多阶段清洗和转换，得到各气井的滑动窗口组合柱塞周期产气数据；基于分布式联邦学习框架，以各气井的滑动窗口组合柱塞周期产气数据和压力数据，对多分支深度神经网络模型进行训练，得到产气预测模型；基于多目标优化算法生成若干种柱塞工作方案，并以产气预测模型输出的各柱塞工作方案下的周期产气量为依据，对柱塞工作方案进行迭代，最终得到最优柱塞工作方案。本发明属于柱塞气井采气优化领域。本发明可以实现气井生产的智能化和精细化管理。