基于LSTM训练油气行业数据集以确定油井月度最优测试次数

基础前提 #

你目前持有的36口油井365天完整日流量时序数据集，完全满足LSTM时序预测的建模要求，不需要额外补充数据即可完成最优测试频次寻优。

核心实现步骤 #

• 数据预处理
  按单井拆分独立时序序列，仅需完成异常值校验即可（无需补全缺失值，数据集已标注为完整记录），对单井日流量数据做Min-Max归一化处理，按7:2:1比例拆分训练集、验证集、测试集，适配LSTM模型输入格式要求。
• LSTM模型搭建训练
  模型输入维度设置为(历史观测步长, 1)（仅用日流量单特征即可），网络结构采用2层LSTM隐藏层+1层全连接输出层，损失函数选用MAE（平均绝对误差）匹配测试误差最小化的核心目标，优化器采用默认参数的Adam即可。模型训练时按早停策略终止训练，避免过拟合。
• 最优测试频次寻优
  把单井月度测试次数作为可变参数，遍历1~15次的合理取值范围：每次固定测试次数后，模拟等间隔/最优间隔采样测试数据，用测试数据修正LSTM预测的其余未测试日期的流量值，计算全月流量统计的MAE作为实际误差指标，最终取误差曲线最低点对应的测试次数，即为该井的月度最优测试次数。
• 结果汇总
  逐井完成寻优后，可按井的产量等级、生产稳定性分类汇总最优测试频次，给出分井型的通用测试规则，降低整体测试成本。

关键注意点 #

产量波动大的非常规井/新井的最优测试次数通常远高于稳产老井，建议逐井单独拟合，不要直接采用全数据集平均的测试频次结果，避免误差升高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akshay anil