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龙图腾网获悉辽宁石油化工大学申请的专利基于AI的油井产量预测系统及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：CN120373562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510513752.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于AI的油井产量预测系统及方法是由蔡家铁;王若同;吴迪;潘一;郭明哲;许兴;陈博设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的油井产量预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于AI的油井产量预测系统及方法，涉及人工智能技术领域，该系统包括：生产数据收集模块收集油井生产的实时数据，并对实时数据处理，得到处理数据；历史数据收集模块收集油井生产的历史数据；特征提取模块对所述历史数据进行特征处理，得到特征数据；预测模块构建循环神经网络模型，使用人工旅鼠优化算法对所述循环神经网络模型进行优化，得到最优模型，将所述处理后的实时数据和所述历史数据输入所述最优模型，得到预测产量。本发明构建循环神经网络模型，使用人工旅鼠优化算法对所述循环神经网络模型进行优化，将所述处理数据和所述特征数据输入所述最优模型，得到预测产量，提高了油井产量预测的精准度和高效性。

本发明授权基于AI的油井产量预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的油井产量预测系统，其特征在于，系统包括： 历史数据收集模块，用于收集油井生产的历史数据； 生产数据收集模块，用于收集油井生产的实时数据，并对实时数据进行预处理，得到处理数据； 特征提取模块，用于对所述历史数据进行时空特征提取，得到多维特征数据； 预测模块，用于构建循环神经网络模型，使用人工旅鼠优化算法对所述循环神经网络模型进行优化，得到最优模型，将所述处理数据和所述特征数据输入所述最优模型，得到预测产量； 对所述历史数据进行时空特征提取步骤包括： 使用中心差分法计算渗透率分布图中每个网格点的梯度，得到渗透率梯度数据； 采用阶差分对地层压力时序数据的变化率进行计算，得到压力变化率； 将所述渗透率梯度数据与所述压力变化率逐点相乘，得到渗透率-压力耦合系数； 对含水率的时间序列进行小波分解，得到多个子频带，对每个子频带的能量进行计算，得到能量占比； 使用香农熵公式配合所述能量占比计算熵值，得到含水率波动熵； 根据注水量时间序列数据和产液量时间序列数据，计算注水量和产液量的比值，对比值进行对数变换，得到注水效率指数； 构建循环神经网络模型步骤包括： 设置包括输入层、RNN层、全连接层、输出层的网络架构；所述输入层用于接收所述处理数据与所述特征数据，对所述处理数据和所述特征数据进行拼接得到拼接向量，所述RNN层用于捕捉所述拼接向量中的长短期依赖关系；所述全连接层用于将RNN层输出的时序特征与输入中的静态特征进行融合，得到高阶抽象特征，所述输出层用于将全连接层输出的高阶特征映射至预测产量； 在所述RNN层和所述全连接层之间加入Dropout层；所述Dropout层用于防止模型过拟合； 在所述RNN层和所述Dropout层之间设置自注意力层，并将邻接矩阵为偏置项叠加至自注意力得分矩阵，生成时空融合特征； 所述邻接矩阵获取包括： 获取目标油井以及邻井的坐标，并用欧式距离计算目标油井和邻井之间的距离，若目标油井和邻井之间距离小于等于预设阈值，则按反距离权重计算矩阵元素，得到初始矩阵； 对所述初始矩阵进行归一化处理，得到邻接矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人辽宁石油化工大学，其通讯地址为：113000 辽宁省抚顺市望花区丹东路西段1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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