为明确吉木萨尔凹陷页岩油生产开发的产量规律和影响因素,推导Duong递减偏微分方程并融合深度神经网络(DNN)建立了物理信息神经网络(PINN)动态产量预测模型。基于模型,对比分析了其长期产量预测能力。同时,定量分析了开发层系、甜点钻遇率、焖井时间、加砂强度等参数对油井产量的影响规律,利用皮尔逊相关系数、随机森林算法分析了地质、工程因素与产量的关系和特征重要性。结果表明:PINN对未来长期产量的预测能力相对DNN模型平均提升约61.7%;上、下甜点中具有较好开发效果的层系分别为P₂l₂^2-3和P₂l₁^2-2;油井产量与甜点钻遇率的相关性较差,但与一类钻遇率、加砂强度存在较强的正相关性;压裂参数中级数、加砂强度、簇间距、用液强度对产量的贡献程度较大。