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龙图腾网获悉中国石油天然气股份有限公司申请的专利一种基于工程参数的页岩气开发指标预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119918704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311423322.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于工程参数的页岩气开发指标预测方法是由尹涛;罗旻海;姚莉;张悦;王盟浩;樊怀才设计研发完成，并于2023-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工程参数的页岩气开发指标预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于工程参数的页岩气开发指标预测方法，包括：获取页岩气对应的历史工程参数，并对所述历史工程参数进行预处理，得到基础支持数据；采用深度学习模型构建基于趋势预测的页岩气开发指标预测模型，根据所述基础支持数据，并采用改进优化算法对所述页岩气开发指标预测模型进行训练，得到训练完成的页岩气开发指标预测模型；获取页岩气对应的实时生产数据，根据页岩气对应的实时生产数据，并采用训练完成的页岩气开发指标预测模型对页岩气产量进行预测，得到预测结果。本发明采集页岩气对应的历史生产数据，采用基于趋势预测的页岩气开发指标预测模型及改进优化算法对页岩气的历史数据进行深度学习，从而探寻页岩气历史数据中的规律，提升了对页岩气产量预测的准确性。

本发明授权一种基于工程参数的页岩气开发指标预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于工程参数的页岩气开发指标预测方法，其特征在于，包括： 获取页岩气对应的历史工程参数，并对所述历史工程参数进行预处理，得到基础支持数据； 采用深度学习模型构建基于趋势预测的页岩气开发指标预测模型，根据所述基础支持数据，并采用改进优化算法对所述页岩气开发指标预测模型进行训练，得到训练完成的页岩气开发指标预测模型； 获取页岩气对应的实时生产数据，根据页岩气对应的实时生产数据，并采用训练完成的页岩气开发指标预测模型对页岩气产量进行预测，得到预测结果； 所述预处理包括： 获取页岩气在多个连续时间段对应的历史设备特征、历史场地特征以及历史产量，每个时间段对应一个历史设备特征、一个历史场地特征以及一个历史产量； 对所有时间段对应的历史产量进行聚类，得到多个聚类中心，并获取每个时间段的历史产量与各个聚类中心之间的欧式距离，确定与时间段的历史产量欧式距离最短的目标聚类中心，并采用所述目标聚类中心替换该时间段的历史产量； 采用N个连续时间段对应的历史设备特征以及历史场地特征，构建特征矩阵；采用第N+1个时间段对应的目标聚类中心，构建输出数据； 根据所述特征矩阵以及输出数据，构建训练数据，并重复获取若干训练数据，完成历史工程参数的预处理； 采用深度学习模型构建基于趋势预测的页岩气开发指标预测模型，包括： 构建顺次连接的第一特征转换模块、特征预处理模块、第二特征转换模块以及页岩气开发指标预测模块，得到页岩气开发指标预测模型； 所述第一特征转换模块用于抽取特征矩阵的每列数据，并将抽取的每列数据依次送入特征预处理模块中； 所述特征预处理模块包括三个并列的通道，且所述三个并列的通道依次设置为常规灰色模型、无偏灰色模型或者平滑改动的灰色模型，通过常规灰色模型、无偏灰色模型或者平滑改动的灰色模型分别对抽取的每列数据进行预处理，得到三个预处理列数据； 所述第二特征转换模块用于将三个预处理数据进行加权处理，得到最终预处理列数据，并将所有的预处理列数据恢复为特征矩阵； 所述页岩气开发指标预测模块设置为深度卷积神经网络，并且将恢复得到的特征矩阵作为页岩气开发指标预测模块的输入，得到预测结果； 采用改进优化算法对所述页岩气开发指标预测模型进行训练，得到训练完成的页岩气开发指标预测模型，包括： A1、在网络参数上限与网络参数下限之间，随机初始化页岩气开发指标预测模型的网络参数，得到单个寻优个体，并重复获取多个寻优个体，得到寻优种群； A2、获取每个寻优个体的适应度值，并确定适应度值最大的寻优个体，得到最佳个体； A3、根据所述最佳个体对每个寻优个体进行更新，得到初次更新后的寻优个体； A4、对更新后的寻优个体进行局部更新，并产生新个体对适应度值最小的M个寻优个体进行替换，得到二次更新后的寻优种群； A5、以所述寻优种群为基础，判断是否满足迭代结束条件，若是，则将寻优种群中适应度值最大的寻优个体作为页岩气开发指标预测模型的最终网络参数，并结束训练，否则返回步骤A2。

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