目前机器学习对油气井产量预测效果不佳的原因在于常规方法过度依赖历史产量数据特征,使得预测结果更多地表现为对历史信息的重组,而难以预测新的趋势。这些方法忽略了其他重要的时序变量,如油气井的开发阶段、压力和产水等对产量的影响。为了解决这些问题,研究提出了压力、产水和产量的关联对策,并建立了一种基于时序注意力动态卷积神经网络的油气井产量预测方法,该方法以时域卷积神经网络为基础模型,引入了多头注意力和动态卷积机制,从而捕捉输入特征序列中不同时间步之间的长期依赖关系,并为每个时间步分配不同的权重。动态卷积模块可以根据时序注意力模块的输出,动态地生成卷积核参数,从而适应不同生产阶段的输入特征。通过安岳采气作业区多井真实复杂案例的验证,展示了基于时序注意力动态卷积的油气井产量预测模型的优越性。研究表明,所提出的模型在面对随机选取的4口井时表现出更好的预测效果。进一步通过对注意力权重和动态卷积权重的可视化分析,发现该模型能够根据不同开发阶段动态调整卷积核权重,特别是针对气井的初始阶段、过渡阶段和衰退阶段。通过结合开发阶段的压力、产水和产量关系,时序注意力动态卷积神经网络模型能自适应调整其结构和参数,从而实现对油气井产量的精准预测。