基于变分自编码器与对比学习的油井产液量预测方法

ASDS

Applied Statistics and Data Science

3066-84333066-8441

Art and Technology

10.61369/ASDS.2026050008

Article

基于变分自编码器与对比学习的油井产液量预测方法https://artdesignp.com/journal/ASDS/2/5/10.61369/ASDS.2026050008杨晶,查文舒,李道伦

2026

2026-05-20

为解决油井生产时序数据伴随噪声干扰、动态演化具备非线性规律，以及传统深度学习模型特征挖掘能力不足的现实问题，本文结合变分自编码器（VAE）、监督对比学习与门控循环单元（GRU）结构，构建 VAE-CLP 混合时序预测模型。具体而言，首先搭建变分特征重构网络，整合井底压力、注水量、历史产液量等多维时序信息，完成高维数据向低维连续潜在空间的映射转换。模型引入重参数化采样方案，搭配 KL 散度完成约束调控，让潜在变量贴合标准正态分布规律，以此强化模型泛化能力。其次，在该潜在空间中创造性地引入监督对比学习机制，促使工况相近的样本在特征空间中自动聚集、差异样本相互远离，强化模型对油田复杂生产状态的特征分辨效果。最后，将解码器生成的重构时序序列导入双层 GRU 结构，深度挖掘多变量协同演化里的长短时序关联，实现油井未来产液量的高精度预测。选取油田现场多口油井的实测数据开展交叉验证，该模型在测试样本中能够维持稳定运行状态，整体实用价值与适配性表现优异。产液量预测,变分自编码器,门控循环单元,对比学习

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