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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)石油大學(xué)(華東)申請(qǐng)的專利一種基于人工智能的油井產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119904013B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510401418.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/063；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的油井產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法是由秦彬耀;朱珂瑤;姚傳進(jìn);徐建春設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于人工智能的油井產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于人工智能的油井產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明所述的預(yù)測(cè)方法包括：通過(guò)井下與地面多模態(tài)傳感器實(shí)時(shí)采集井下流體比例、壓力、管徑及溫度數(shù)據(jù)；基于多相流體力學(xué)公式計(jì)算井筒流動(dòng)特征參數(shù)；利用多相流模擬算法耦合多源數(shù)據(jù)生成全鏈條流體分布結(jié)果；并對(duì)全鏈條流體分布結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，生成產(chǎn)量分布預(yù)測(cè)值；通過(guò)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多源數(shù)據(jù)，生成全鏈條流體參數(shù)模擬結(jié)果；最終采用集合卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同化，輸出動(dòng)態(tài)模擬結(jié)果。本發(fā)明提供的石油產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法解決了傳統(tǒng)方法中井下與地面數(shù)據(jù)割裂、模型靜態(tài)邊界滯后、物理方程過(guò)度簡(jiǎn)化等問(wèn)題，提升了復(fù)雜油井場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)精度與實(shí)時(shí)性，為油田開發(fā)提供智能化決策支持。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的油井產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的油井產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：基于井下多模態(tài)傳感器和地上管網(wǎng)多模態(tài)傳感器實(shí)時(shí)采集井下流體比例數(shù)據(jù)、井下壓力數(shù)據(jù)、管徑參數(shù)和管網(wǎng)溫度數(shù)據(jù)，所述井下流體比例數(shù)據(jù)用于指示油相、氣相和水相的三相流體比例；S2：基于多相流體力學(xué)公式對(duì)所述井下流體比例數(shù)據(jù)和所述井下壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行井筒流動(dòng)特征參數(shù)計(jì)算，生成井筒流動(dòng)特征參數(shù)，所述井筒流動(dòng)特征參數(shù)用于指示井筒內(nèi)流體的速度分布和密度分布；S3：基于多相流模擬算法對(duì)所述管網(wǎng)溫度數(shù)據(jù)、所述管徑參數(shù)和所述井筒流動(dòng)特征參數(shù)進(jìn)行壓力與溫度耦合計(jì)算，生成全鏈條流體分布結(jié)果；S4：基于有限差分法與反向傳播算法對(duì)所述全鏈條流體分布結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)邊界優(yōu)化處理，生成優(yōu)化后的產(chǎn)量分布預(yù)測(cè)值；S5：基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述井下流體比例數(shù)據(jù)、所述井下壓力數(shù)據(jù)、所述管徑參數(shù)和所述管網(wǎng)溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行多參數(shù)融合處理，生成全鏈條流體參數(shù)模擬結(jié)果；S6：基于集合卡爾曼濾波算法對(duì)所述產(chǎn)量分布預(yù)測(cè)值和所述全鏈條流體參數(shù)模擬結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)同化處理，生成與實(shí)際生產(chǎn)同步的動(dòng)態(tài)模擬結(jié)果，所述動(dòng)態(tài)模擬結(jié)果用于預(yù)測(cè)油井產(chǎn)量變化趨勢(shì)。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人中國(guó)石油大學(xué)(華東)，其通訊地址為：266580 山東省青島市黃島區(qū)長(zhǎng)江西路66號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。