面向聚驱井组注采生产指标预测的时空图注意力网络模型研究

摘要

针对传统聚驱井组注采生产指标预测方法难以捕捉复杂时空依赖关系的问题，提出一种时空图注意力网络的注采生产指标预测模型。该模型首先利用Transformer编码器提取油田生产数据的全局时序特征并将其转换为图结构；其次，采用改进的双通道图注意力网络从井网拓扑结构和生产参数相似性2个视角挖掘空间关联特征，通过融合两通道输出，实现对井网节点间复杂空间依赖关系的精准建模；接着，引入融合位置编码的残差连接，增强模型泛化能力；最后，通过交叉注意力机制实现时空特征深度融合并用于预测。选取某油田实际数据进行实验，该模型在产油量和含水率预测中的R²均超过0.90,显著优于对比方法，验证了其有效性和优越性，为聚驱生产指标预测提供了新思路。

关键词

聚驱井组 / 生产指标 / 双通道图注意力网络 / 时空特征融合 / 预测