基于残差混合长短期记忆网络的抽油机井井口温度中期预测方法

《IEEE Systems Journal》：A Medium-Term Prediction Method for Wellhead Temperature of Sucker-Rod Pumping Wells: Based on a Residual Hybrid Long Short-Term Memory Network

　　摘要：在原油开采过程中，泵体表面蜡的积累降低了采油效率，并显著缩短了设备的使用寿命。蜡沉积与温度密切相关；因此，准确预测原油开采过程中的温度变化是提前预见蜡沉积问题的关键步骤。本研究分析了从实际油田采集的温度时间序列数据。考虑到此类温度数据具有复杂性和非平稳性特征，给传统预测模型带来挑战，采用残差混合长短期记忆网络（R-LSTM）构建预测模型。其中，残差结构能有效缓解网络训练过程中的梯度消失问题，确保模型可以高效捕捉温度时间序列中的长期依赖关系。本研究提出的R-LSTM模型用于预测接下来12个时间步的油井中期温度。与传统模型[循环神经网络（RNN）、LSTM和门控循环单元（GRU）模型]以及混合模型[带自注意力机制的卷积神经网络（CNN-SA）]进行对比实验分析表明，该模型的平均绝对百分比误差（MAPE）为0.52%，其预测精度显著优于其他对比模型。