基于SENet-LSTM-Arps混合模型的凝析油产量端到端智能预测方法研究

针对凝析气藏开发中复杂流体相态和工程参数导致的产量预测难题，西南石油大学研究人员提出了一种融合SENet特征加权、LSTM时序建模和Arps递减曲线物理约束的端到端混合模型。该模型通过自动化数据流处理，显著提升了凝析油产量预测精度，实验表明其性能优于5种基线模型，为油气田智能化开发提供了新范式。

　　

凝析气藏开发面临着一个关键挑战：当储层压力低于反凝析露点压力（RDP）时，复杂的流体相态变化会导致传统产量预测方法失效。这种复杂性不仅增加了开发成本，还使得常规数值模拟方法需要耗费数月构建地质模型，而经验公式又难以应对储层非均质性。更棘手的是，当前流行的机器学习方法虽然能处理非线性关系，但往往忽略工程物理约束，导致预测结果偏离实际生产规律。

针对这一行业痛点，西南石油大学油气藏地质及开发工程全国重点实验室的Wei Fu团队在《Geoenergy Science and Engineering》发表了一项创新研究。他们巧妙地将深度学习与石油工程原理相结合，开发出名为SENet-LSTM-Arps的混合模型。该模型通过三个核心技术突破实现了"鱼与熊掌兼得"：首先采用Squeeze-and-Excitation网络（SENet）自动量化特征通道的全局权重，解决了人工特征工程的低效问题；接着用一维卷积（Conv1D）和长短期记忆网络（LSTM）提取时空特征；最后引入Arps递减曲线作为物理约束项，确保预测符合油气藏衰减规律。特别值得注意的是，模型创新性地采用"序列到序列"架构，使LSTM能实时接入上一步的真实生产数据，显著提升了预测鲁棒性。

研究团队设计了三组对照实验验证模型性能。在特征处理方面，SENet对高线性相关特征（如油压与套压）的权重分配表现出色，其通道注意力机制使特征间交互效率提升37%。与纯数据驱动的LSTM和CNN-GRU相比，加入物理约束的混合模型在4口海上气井的测试中平均绝对误差降低42%，且在外推预测中仍保持工程合理性。消融实验证实，当去除SENet模块后，模型对工程参数突变的响应延迟增加2-3个时间步长；而移除Arps约束则导致长期预测出现非物理性波动。

这项研究的价值不仅在于技术层面的突破，更开创了油气生产预测的"自动化-智能化"新范式。通过端到端架构，该模型将传统需要数周完成的产量预测工作压缩至小时级，且全程无需人工干预。对于地质条件复杂的海上凝析气田，这种兼具物理可解释性和预测精度的模型，能为优化开发方案节省数百万美元成本。未来，该框架可扩展应用于页岩气、致密油等非常规资源开发，为能源行业的数字化转型提供重要技术支撑。

【主要技术方法】

1. 采用SENet模块实现特征通道的自适应加权
2. 构建Seq2Seq架构的LSTM网络处理时间序列数据
3. 将Arps递减方程作为物理损失函数嵌入训练过程
4. 使用4口海上生产井的实测数据验证模型泛化能力

【研究结果】
• 模型结构：SENet层通过全局平均池化和全连接层生成特征权重，Conv1D提取局部特征，LSTM层处理时序依赖，Arps约束通过损失函数实现。
• 实验设计：针对离散缺失数据、多元时序特征、物理约束三个维度设计消融实验，对比5种基线模型。
• 结果讨论：SENet使高相关特征的处理效率提升37%，物理约束使外推预测误差降低42%，模型在含水率突变情况下仍保持稳定。
• 结论：该模型首次实现凝析油产量预测的端到端自动化，为数字孪生油田建设奠定基础。

这项研究标志着油气生产预测从"经验驱动"迈向"物理-informed AI"的新阶段。正如作者在讨论部分强调的，未来可通过引入Transformer架构增强长序列建模能力，并结合多物理场耦合方程进一步提升预测的工程合理性。该成果不仅为凝析气藏开发提供了一把"智能钥匙"，更为能源领域的交叉创新树立了典范。