专注智能油藏储量预测的深度时空注意力模型

摘要：

现有油藏储量预测方法的精度远不能满足实际应用的需求.受循环神经网络和注意力机制的启发,提出一种专注智能油藏储量预测的深度时空注意力模型.该模型通过时间注意力模型来捕获输入数据之间的关键信息,空间注意力模型捕获隐藏状态之间的关系紧密程度,能够缓解数据波动对预测结果的不利影响,从而大幅减小预测误差.结果表明,相比传统方法和已有的深度学习方法,该模型预测精度有显著提高,为今后油藏储量预测提供一种更优的选择.

关键词：油藏储量预测、循环神经网络、注意力机制、深度时空注意力模型

所属期刊栏目：44

分类号：TE155(石油、天然气地质与勘探)

资助基金：国家自然科学基金项目;山东省自然科学基金项目;国家重点研发计划

在线出版日期：2020-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：77-82