采用CNN-BL-MHA方法的增强煤床甲井产量预测框架
Xianxian Li1,2, Xijian Li3,4, Honggao Xie1,2
1College of Mining, Guizhou University, Guiyang, 550025, China.
Scientific reports
|June 25, 2024
概括
这项研究引入了CNN-BL-MHA模型,用于增强煤床甲 (CBM) 气体生产预测. 与传统方法相比,新型模型显著提高了预测准确性和稳定性.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 数据科学数据科学数据科学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 煤床甲 (CBM) 开采面临着由于地质和机械化的发展而带来的挑战,导致非线性生产数据.
- 传统的单个深度学习模型由于过度配合和梯度不稳定等问题,与CBM生产预测作斗争.
研究的目的:
- 为准确的CBM气体生产预测开发一个先进的模型.
- 克服单个深度学习模型在预测复杂的CBM生产趋势方面的局限性.
主要方法:
- 开发了一个新的CNN-BL-MHA模型,将卷积神经网络 (CNN) 集成为特征提取与双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 和多头注意力 (MHA) 机制.
- 该模型利用W1和W2井的生产数据进行训练和预测.
- 性能与单个模型进行了比较,包括ARIMA,LSTM,MLP和GRU.
主要成果:
- 在预测CBM气体产量方面,CNN-BL-MHA模型表现出卓越的准确性和稳定性.
- 与单个深度学习模型相比,预测准确度提高了高达35%.
- 该模型的预测与实际收益率数据密切匹配,错误率降低.
结论:
- CNN-BL-MHA模型在CBM气体产量预测方面取得了重大进展.
- 其增强的准确性和稳定性使其成为CBM行业可靠的工具.
- 这种方法有效地解决了CBM井中非线性生产数据所带来的挑战.
