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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利一种基于人工智能的油井产量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119904013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510401418.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于人工智能的油井产量预测方法是由秦彬耀;朱珂瑶;姚传进;徐建春设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的油井产量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的油井产量预测方法。本发明所述的预测方法包括：通过井下与地面多模态传感器实时采集井下流体比例、压力、管径及温度数据；基于多相流体力学公式计算井筒流动特征参数；利用多相流模拟算法耦合多源数据生成全链条流体分布结果；并对全链条流体分布结果进行优化，生成产量分布预测值；通过物理信息神经网络融合多源数据，生成全链条流体参数模拟结果；最终采用集合卡尔曼滤波算法实现实时数据同化，输出动态模拟结果。本发明提供的石油产量预测方法解决了传统方法中井下与地面数据割裂、模型静态边界滞后、物理方程过度简化等问题，提升了复杂油井场景下的预测精度与实时性，为油田开发提供智能化决策支持。

本发明授权一种基于人工智能的油井产量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的油井产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于井下多模态传感器和地上管网多模态传感器实时采集井下流体比例数据、井下压力数据、管径参数和管网温度数据，所述井下流体比例数据用于指示油相、气相和水相的三相流体比例；S2：基于多相流体力学公式对所述井下流体比例数据和所述井下压力数据进行井筒流动特征参数计算，生成井筒流动特征参数，所述井筒流动特征参数用于指示井筒内流体的速度分布和密度分布；S3：基于多相流模拟算法对所述管网温度数据、所述管径参数和所述井筒流动特征参数进行压力与温度耦合计算，生成全链条流体分布结果；S4：基于有限差分法与反向传播算法对所述全链条流体分布结果进行动态边界优化处理，生成优化后的产量分布预测值；S5：基于物理信息神经网络对所述井下流体比例数据、所述井下压力数据、所述管径参数和所述管网温度数据进行多参数融合处理，生成全链条流体参数模拟结果；S6：基于集合卡尔曼滤波算法对所述产量分布预测值和所述全链条流体参数模拟结果进行数据同化处理，生成与实际生产同步的动态模拟结果，所述动态模拟结果用于预测油井产量变化趋势。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。