本技术涉及一种油井时序数据的发展趋势预测方法,适用于样本量有限的情况。该方法通过收集有限的油井预测数据及其历史数据库,筛选出与预测目标相似的数据模式,构建预测模型,并利用该模型对油井发展趋势进行预测。
背景技术
在油井运行过程中,随着各类传感器的广泛应用,获取了大量油井时序数据。对这些时序数据进行准确预测,将为石油工程行业带来巨大的效益。然而,现有的油井时序预测方法在准确预测油井时序数据变化趋势方面仍存在挑战。
现有的油井时序数据预测模型大多使用类似于MSE、RMSE等作为损失函数,这一类损失函数主要衡量的是同一时刻预测值和真实值之间点到点的误差,而对于时间序列预测来说,预测结果的形状和趋势往往比单个时间点的预测值更加重要。而MSE这一类损失函数可能无法充分反映预测结果形状与真实序列形状之间的差异,从而导致模型在形状预测上表现不佳。DTW(Dynamic Time Warping,动态时间规整)算法,主要用于测量两个时间序列之间的相似性。通过计算预测序列和真实值之间的DTW距离,可以评估模型预测的准确性,而不仅仅是依赖于点到点的比较,可以弥补采用MSE等损失函数带来的缺点,但是DTW算法也会带来预测结果滞后等问题。故急需一种适用于油井时序预测模型的损失函数。
此外,训练一个有效的油井时序数据预测模型往往需要大量数据样本,数据采集时间短的油井只有少量数据样本,只依靠该井的数据往往难以训练出一个有效的预测模型,需要使用大量其他油井的数据来进行预训练。但是不同油井数据规律不同,模型难以从其他井的数据中学习到适用于该井的知识,导致现有的训练方法难以训练出一个有效的小样本油井时序数据预测模型。
实现思路