用改进麻雀搜索算法优化的CNN-LSTM模型用于油井产量预测

为地下能源做更智能的规划

石油和天然气公司需要提前数月知道油井的产量，以便规划投资、安排维修并避免浪费水、能源和金钱。然而实际油井表现复杂且在不断变化，传统公式难以捕捉。这项研究提出了一种新的人工智能（AI）方法，从单井的历史行为中学习，从而更准确、更可靠地预测未来产量。

为何单井预测如此困难

单口井的产油量受许多不断变化的因素影响：地层岩性的差异、注水方式、抽油机性能以及地下流体随时间的移动。经典工程模型能表达大部分物理过程，但需要大量数据和长时间的建模，而且在应对现实世界中混乱的变化时仍显吃力。近来的机器学习方法通过直接从数据中学习模式提升了预测效果——但它们常常需要专家进行精细的人工调参。选择合适的模型设置（即超参数）既繁琐又带有主观性，容易陷入次优解。

在空间与时间中结合模式

作者基于两种强大的AI工具展开。卷积神经网络（CNN）擅长在数据中发现局部模式和特征，而长短期记忆网络（LSTM）设计用于跟踪信号在长时间范围内的演变。通过将CNN与LSTM结合，模型可以先从多个运行信号中“提取”有用的短期模式，然后跟踪这些模式如何在数月中展开。输入包括日供水量、抽油机效率、含水率、生产时长和抽油机深度——这些变量通过标准统计检验（Pearson相关）筛选，保留与产油量真正相关的要素。单一的预测目标是给定油井的月平均产油量。

更智能的AI调参方法

关键创新在于改进版麻雀搜索算法（ISSA），这是一种受鸟群觅食行为启发的优化技术。该方法让大量候选解在可能的模型设置空间中“飞行”，相互共享关于有前景区域的信息。改进的麻雀算法在三大核心要素上进行优化：采用特殊的混沌方案使起始点分布更均匀，改进虚拟“生产者”和“捕食者”在搜索过程中的移动策略。这些改进拓宽了搜索范围，加快了对良好设置的收敛，并降低陷入平庸解的风险。随后，ISSA被用于自动调节CNN-LSTM的关键超参数，例如卷积滤波器的大小与数量以及隐藏层的规模。

在致密油藏真实油井上的测试

为评估新模型的实际效果，研究团队将其应用于中国鄂尔多斯盆地的一个致密砂岩油藏，使用两口代表性油井TB987和TB990的五年数据。数据被划分为用于训练的部分和用于测试的部分。作者将ISSA-CNN-LSTM方法与若干替代方案进行比较：仅用LSTM或仅用CNN的版本、用原始麻雀算法调参的模型，以及用其他流行群体智能优化器（如粒子群、果蝇和灰狼算法）调参的模型。在多项标准误差指标上，改进模型始终能更紧密地跟踪真实产量曲线且误差波动更小。

改进预测对生产运营的意义

ISSA-CNN-LSTM模型更高的精度不仅是学术上的提升；它在实际运营中有直接用途。短期内，更可靠的月度预测可以指导注水量决策和井间资源分配，帮助维持稳定产出。当实际产量偏离预测范围过大时，运营者可以将其视为预警信号，检查抽油机、排查异常含水突破或重新评估油藏状况。长期来看，模型的预测有助于揭示油藏的衰竭速度，支持何时压裂、何时钻新井或何时调整开发计划的决策。

从数据中获得更清晰的油藏前景

简而言之，这项工作表明，让一种改进的、受鸟群启发的搜索方法自动调优结合的CNN–LSTM网络，可使单井预测更精确且更稳定。针对两口测试井，模型平均误差降至约1%，预测与实际产量几乎一一对应。随着在更多油井数据上的进一步发展以及与其他时间序列工具的集成，像ISSA-CNN-LSTM这样的方案有望成为实用的决策辅助工具，帮助油气生产者从现有数据中提取更多信息和价值。

引用: Zhang, R., Guo, L., Sun, J. et al. CNN-LSTM model optimized by improved sparrow search algorithm for oil well production prediction. Sci Rep 16, 13972 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43674-7

关键词: 油井产量预测, 机器学习, 时间序列预测, 优化算法, 油藏工程