油气人工智能 | 融合频域注意力与趋势分解线性网络的井漏预测方法
油气人工智能 | 融合频域注意力与趋势分解线性网络的井漏预测方法
摘要:针对井漏数据呈现显著的周期性特征和不规则波动性,以及现有方法捕捉这些特性的局限性,提出了一种融合频域注意力机制与趋势分解线性网络(frequency domainattention-trenddecomposition linearnetwork,FDA-TDLN)的井漏预测方法。该方法设计了频域注意力机制预测模块与带有趋势分解块的线性网络预测模块,并分别针对井漏数据中的趋势信息、复杂周期性特征以及不规则波动性进行建模。通过对时间序列数据的趋势分解与频域分析,该模型能有效提取关键特征。以加权融合的形式结合2个模块的输出,可在捕获线性网络对长期趋势建模能力的同时,利用频域注意力机制增强对非线性特征的表达能力。为验证该方法的有效性,在多个井漏数据集上开展试验研究,并与现有主流预测模型对比。试验结果表明,该方法在预测精度上表现优异,并通过ETT、Weather、Electricity等公共数据集测试,验证了模型的泛化性与优越性。所提出的融合频域注意力与趋势分解的井漏预测方法,可为解决石油生产中的井漏问题提供新的研究思路和技术支持。