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龍圖騰網恭喜中國地質大學(武漢)申請的專利一種基于LSTM-Attention的油藏分層注采生產預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119692576B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510220348.X，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種基于LSTM-Attention的油藏分層注采生產預測方法是由曾先景;鐘志;鄧文;魏豪;李成龍設計研發完成，并于2025-02-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于LSTM-Attention的油藏分層注采生產預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及油藏開采技術領域，尤其涉及一種基于LSTM?Attention的油藏分層注采生產預測方法。該方法使用油藏數值模擬器模擬多層非均質油藏的注采過程，構建生產數據集，對生產數據集中的數據進行預處理，然后將生產數據集劃分為訓練集和測試集；構建LSTM?Attention神經網絡模型，該模型包括LSTM部分、注意力機制和全連接層；在四注四采與四注兩采的生產方式下應用訓練好的LSTM?Attention神經網絡模型；利用訓練好的LSTM?Attention神經網絡模型預測得到產油量，結合油田經濟效益分析，優化注水策略，即通過調整注水井的注水量，實現油藏產量最大化和成本最小化，從而提高油田的凈現值和經濟效益。本發明還能夠有效預測各層位的產油量和壓力，預測精度高達95%以上。

本發明授權一種基于LSTM-Attention的油藏分層注采生產預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于LSTM-Attention的油藏分層注采生產預測方法，其特征在于：該方法包括：S1：使用油藏數值模擬器模擬多層非均質油藏的注采過程，構建生產數據集，生產數據集中的數據包括注水量、產油量以及壓力，對生產數據集中的數據進行預處理，預處理后將生產數據集劃分為訓練集和測試集；預處理包括滑動窗口切分時間序列和歸一化處理，通過滑動窗口切分，將壓力分為表示過去壓力的第一壓力和表示未來壓力的第二壓力；S2：構建LSTM-Attention神經網絡模型，該模型包括LSTM部分、注意力機制和全連接層，LSTM部分用于負責捕捉時間序列數據中的長期依賴關系，注意力機制部分用于動態調整模型對不同層位數據之間的關注程度，模型構建完成后，利用訓練集和測試集對該LSTM-Attention神經網絡模型進行訓練和驗證，微調該模型的網絡參數；S3：在四注四采與四注兩采的生產方式下應用訓練好的LSTM-Attention神經網絡模型預測生產井的產油量和第二壓力，其中，四注四采是在四個不同的層位同時進行注水和采油，四注兩采是在四個層位進行注水，在中間兩個層位進行采油；在四注四采的生產方式下，分別對四個層位的第二壓力和產油量進行預測，其中，層位layer2的產油量較高，而層位layer4的產油量較低；在生產前期，四個層位的壓力都急速增加到上限閾值；在生產后期，layer1、layer2和layer3的產油量呈現減少趨勢；在四注兩采的生產方式下，分別對生產井中間兩個層位的第二壓力和產油量進行預測，其中，層位layer1的產油量緩慢增加，而層位layer2的產油量在生產初期有增加趨勢，但在后期的生產階段快速減少，并趨于穩定，層位layer1和layer2的第二壓力都保持在上限閾值；S4：結合油田經濟效益分析，優化注水策略，即通過調整注水井的注水量，利用訓練好的LSTM-Attention神經網絡模型預測得到產油量，實現油藏產量最大化和成本最小化，從而提高油田的凈現值和經濟效益，使得油田經濟最大化。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國地質大學(武漢)，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市洪山區魯磨路388號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。