一种基于机器学习算法的多层气藏气层气井产能预测方法

本发明涉及气井产量预测领域，具体公开了一种基于机器学习算法的多层气藏气层气井产能预测方法，包括：S1、数据采集，收集气田企业的相关文件，并从中提取所需参数建立气田生产数据库，为建模提供训练数据；S2、对气井进行分层处理，通过分析分层后各含气层特征与产能的相关性，确定多层致密砂岩气井产能预测模型的输入特征；S3、采用PLE模型，实现参数共享和跨任务特征共用；S4、构建多任务渐进分层提取MTPLE容量预测模型，获得不同任务的预测输出。本发明提高了气层气井数据在有限数量的多层致密砂岩气藏产能预测的准确性。