Volume 2,Issue 7
基于变分自编码器与对比学习的油井产液量预测方法
为解决油井生产时序数据伴随噪声干扰、动态演化具备非线性规律，以及传统深度学习模型特征挖掘能力不足的现实问题，本文结合变分自编码器（VAE）、监督对比学习与门控循环单元（GRU）结构，构建 VAE-CLP 混合时序预测模型。具体而言，首先搭建变分特征重构网络，整合井底压力、注水量、历史产液量等多维时序信息，完成高维数据向低维连续潜在空间的映射转换。模型引入重参数化采样方案，搭配 KL 散度完成约束调控，让潜在变量贴合标准正态分布规律，以此强化模型泛化能力。其次，在该潜在空间中创造性地引入监督对比学习机制，促使工况相近的样本在特征空间中自动聚集、差异样本相互远离，强化模型对油田复杂生产状态的特征分辨效果。最后，将解码器生成的重构时序序列导入双层 GRU 结构，深度挖掘多变量协同演化里的长短时序关联，实现油井未来产液量的高精度预测。选取油田现场多口油井的实测数据开展交叉验证，该模型在测试样本中能够维持稳定运行状态，整体实用价值与适配性表现优异。
[1] 窦宏恩, 张蕾, 米兰, 等. 人工智能在全球油气工业领域的应用现状与前景展望[J]. 石油钻采工艺, 2021, 43(4): 405-419.
[2] 匡立春, 刘合, 任义丽, 等. 人工智能在石油勘探开发领域的应用现状与发展趋势[J]. 石油勘探与开发, 2021, 48(1): 1-11.
[3] 李阳, 廉培庆, 薛兆杰, 等. 大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望[J]. 中国石油大学学报( 自然科学版), 2020, 44(4): 1-11.
[4] 胡晓东, 涂志勇, 罗英浩, 等. 拟合函数— 神经网络协同的页岩气井产能预测模型[J]. 石油科学通报, 2022, 7(3): 394-405.
[5] 梁潇. 基于双向递归神经网络模型的产量预测方法研究[J]. 北京石油化工学院学报,2025,33(04):41-47.DOI:10.19770/j.cnki.issn.1008-2565.2025.04.008.
[6] 吴新根, 葛家理. 应用人工神经网络预测油田产量[J]. 石油勘探与开发, 1994, 21(3): 75-78.
[7] 李道伦, 刘旭亮, 查文舒, 等. 基于卷积神经网络的径向复合油藏自动试井解释方法[J]. 石油勘探与开发, 2020, 47(3): 1-8.
[8] Fan D, Sun H, Yao J, et al. Well production forecasting based on ARIMA-LSTM model considering manual operations[J]. Energy, 2021, 220: 119708.
[9] 樊冬艳, 杨灿, 孙海, 等. 基于时间序列相似性与机器学习方法的页岩气井产量预测[J]. 中国石油大学学报( 自然科学版),2024,48(03):119-126.
[10]Sun J, Ma X, Kazi M. Comparison of decline curve analysis DCA with recursive neural networks RNN for production forecast of multiple wells[C]//SPE western regional meeting. SPE, 2018: D041S012R009.
[11] 高亚军 , 唐力辉 , 王振鹏 , 等. 基于循环神经网络和数据差分处理的油田产量预测方法[ J] . 中国海上油气 ,2023 ,35(3) :126-136.
[12] 张昀, 陈彦润, 陈晓刚, 等. 数据驱动的气井井筒积液与产量预测模型研究及应用[J]. 天然气与石油,2025,43(01):9-19.
[13]Sagheer A, Kotb M. Time series forecasting of petroleum production using deep LSTM recurrent networks[J]. Neurocomputing, 2019, 323: 203-213.
[14] 石博玮, 郑恒, 李军亮, 等. 基于机器学习算法的压裂参数优化与产量预测[J]. 科学技术与工程,2025,25(25):10663-10670.
[15]Hu Y ,Xin X ,Yu G , et al.Deep insight: an efficient hybrid model for oil well production forecasting using spatio-temporal convolutional networks and Kolmogorov-Arnold networks.[J].Scientific reports,2025,15(1):8221.DOI:10.1038/S41598-025-91412-2.
[16]Ibrahim N M, et al. Well Performance Classification and Prediction: Deep Learning and Machine Learning Approaches [C]. Italian National Conference on Geoscience and Petroleum Engineering, 2022.
[17] 王洪亮, 李宁, 李欣, 等. 基于数据驱动的致密油藏产能预测方法[J]. 特种油气藏,2025,32(02):82-88.
[18] 何佑伟, 贺质越, 汤勇, 等. 基于机器学习的页岩气井产量评价与预测[J]. 石油钻采工艺, 2021, 43(4): 518-524.
[19] 侯梦瑶, 潘晓甜, 张春晓, 等. 可解释机器学习在油气产量预测中的研究进展[J]. 石油化工应用, 2023, 42(10): 5-8, 25.
[20] 梁潇. 基于双向递归神经网络模型的产量预测方法研究[J]. 北京石油化工学院学报,2025,33(04):41-47.DOI:10.19770/j.cnki.issn.1008-2565.2025.04.008.
[21] 刘保磊, 张心怡. 油气产量预测方法与技术研究进展[J]. 中国石油勘探,2025,30(05):128-144.
[22]Chen Y, Chen P, Wang Y, et al. From clustering to federated learning: A collaborative approach to optimizing data-driven models for the production monitoring of unconventional natural gas wells[J]. Gas Science and Engineering, 2025, 137: 205580.
[23] 杨莉, 周子希, 王婷婷, 等. 基于CNN-GRU-LightGBM 模型的单井产量预测方法[J]. 科学技术与工程,2024,24(18):7606-7614.
[24]Kingma PD,Welling M .Auto-Encoding Variational Bayes.[J].CoRR,2013,abs/1312.6114.
[25]R. H ,S. C ,Y. L .Dimensionality reduction by learning an invariant mapping[J].Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2006,21735-1742. DOI:10.1109/CVPR.2006.100.
[26]Dey R , Salemt F M .Gate-variants of Gated Recurrent Unit (GRU) neural networks[J].IEEE, 2017:1597-1600.DOI:10.1109/MWSCAS.2017.8053243.
[27]Bai S, Kolter J Z, Koltun V. An empirical evaluation of generic convolutional and recurrent networks for sequence modeling[J]. arXiv preprint arXiv:1803.01271, 2018.