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产量预测方法

产量预测的方法有多种，以下介绍三种常见的方法：

1.传统方法：例如Arps递减曲线预测，包括指数递减、双曲线递减、调和

递减。这种方法基于经验，只利用产量数据，不考虑储层参数。要求油田生

产时间足够长，能够发现产量递减趋势，适用于分析定压生产情况。

2.机器学习方法：随着人工智能技术的发展，线性回归、支持向量机、人工

神经网络等机器学习方法也被应用到了油田产量预测的研究中。其中用于油

井产量预测的人工神经网络主要是BP神经网络和循环神经网络（RNN）。

BP神经网络在产量预测中应用较为广泛，大多使用的多输入单输出的三层

网络。输入的特征参数主要是油藏地质参数，如孔隙度，渗透率，油藏有效

厚度等。

3.组合模型预测：通常，基于人工神经网络的预测方法都是采用单一的预测

方法，而这种单一的方法对不同地质的或人为措施不同的油田通常不能达到

满意的预测效果。

请注意，不同方法的适用情况不同，选择合适的预测方法要根据具体需求和

数据特点来决定。