基于增强跨维度Transformer的水力压裂井口压力长期预测模型研究

针对水力压裂过程中井口压力预测精度不足的问题，研究人员提出增强跨维度Transformer（ECformer）模型，通过Patch Generation和Cross-Dimensional Enhancement Structure捕捉跨时间与跨变量依赖关系，实验表明其在90秒和120秒预测中MSE分别降低3.5%-38.5%，为油气开采安全与效率提升提供新方案。

　　

论文解读

在页岩气开采领域，水力压裂技术的核心挑战之一是实时监测井口压力变化。异常压力波动可能导致设备损坏、井筒失稳甚至井喷事故，而传统依赖工程师经验的压力调整方法存在滞后性。尽管深度学习在气象、金融等领域的时间序列预测中表现优异，但现有模型如NTformer（Near Time Transformer）仍难以捕捉压裂数据中复杂的跨变量关联与局部时序特征。

为解决这一问题，西南石油大学的研究团队提出增强跨维度Transformer（ECformer），通过创新性模块设计提升长时程压力预测精度。该模型在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，基于5口页岩气井的秒级操作数据（含9维特征），采用Patch Generation将时序数据分割为局部语义块，结合Cross-Dimensional Enhancement Structure（CES）挖掘时间与变量间的隐含关联。Patch Shuffle（PS）通过扰动块位置增强数据多样性，Multi-Scale Fusion（MF）则整合多粒度特征提升预测鲁棒性。

关键技术方法
研究采用真实场景采集的5口井数据（Well-1至Well-5），通过Patch Generation重构时序为子序列块，CES模块利用注意力机制捕获跨维度依赖，PS模块优化数据表征，MF模块融合不同尺度特征。对比实验以MSE（Mean Squared Error）为指标，验证模型在90秒/120秒预测中的优越性。

研究结果

1. 模型架构：ECformer的编码器-解码器结构通过CES实现跨时间与跨变量信息交互，PS增强局部特征提取能力。
2. 性能对比：在90秒预测中，ECformer较NTformer和PatchTST的MSE降低3.5%和33.4%；120秒预测中优势进一步扩大至6.6%和38.5%。
3. 多尺度分析：MF模块证实不同尺度特征协同可提升长时预测稳定性，尤其在压裂作业周期性阶段表现显著。

结论与意义
ECformer首次将跨维度依赖与多尺度融合引入压裂压力预测，其CES模块有效解决了变量交互建模难题，PG与PS组合增强了局部时序特征的提取能力。该模型为页岩气开采中的主动风险防控提供了数据驱动的新工具，其方法论亦可拓展至其他工业时序预测场景。研究获得国家自然科学基金（62276099）等支持，相关技术已应用于实际油田监测系统。