水力压裂技术能够有效扩大致密气藏气井渗流面积,提高采气速度与最终累计产量。压裂井产量预测不仅有助于评估气田的开发潜力,还能深化对气藏的认识,优化气井水力压裂效果和工作制度,为制定科学、高效的开发方案提供依据和保障。本文针对苏里格气田桃2区块的直井和水平井,提出了一种融合注意力机制的时间卷积网络的压裂气井产量预测方法,主要研究内容如下: 首先,构建了基于深度学习方法的气井产量异常值检测模型,以桃2区块气井生产数据为研究对象,采用人为异常值添加方法构造气井异常值数据集,应用四种不同方法进行异常值检测研究,经过对比分析,基于长期短期记忆网络具有最优的检测性能,为后续产量预测模型训练提供了高质量的数据基础。 其次,构建了基于双重注意力机制的时间卷积网络(DA-TCN)的气井产量预测模型,通过在时序特征和特征维度上动态分配权重,从而强化了模型对关键影响因素(如套压、油压等)的捕捉能力,显著提升了短期、中期及长期日产量预测的精度和稳定性。与TCN相比,DA-TCN在短、中、长期气井产量预测均取得了较好的预测结果,其中平均绝对预测误差最低达到0.244,决定系数最高达到0.962。 最后,针对深度学习模型“黑箱”问题,采用SHAP、LIME与注意力分数可视化等可解释性分析方法,对预测模型内部决策过程进行深入解析,明确了各输入特征对预测结果的贡献比例,增强了模型结果的透明度与可信度,为气田开发和精细化管理提供了更为直观的决策依据。结果表明,注意力机制显著增强了模型对输入变量的识别能力,为气井生产异常变化及其潜在风险提供了透明可靠的决策依据。 本研究提出的异常值检测、融合注意力机制的模型构建与可解释性分析方法,为气藏压裂井产量预测提供了一套具有工程实用价值的解决方案。通过异常值检测,提高了数据质量;融合时空双注意力机制的深度学习模型不仅显著提升了预测精度,还增强了模型对关键时序信息与影响因素的感知能力;可解释性分析则揭示了模型的决策依据与变量重要性,有助于理解产量变化机制,提升模型的透明度和可信度。整体方法可为致密气藏的开发与动态管理提供数据支持和技术指导,具有良好的推广应用前景。