【本站讯】近日，“中国石油科学2026年度十佳论文”评选结果发布会在中国石油大学（北京）举行，论文《基于机器学习方法的油井日产油量预测》成功入选“中国石油科学2026年度十佳论文”，论文第一作者刘巍，通讯作者谷建伟教授。

油井产量预测是油田开发动态分析与生产决策的重要基础。团队将机器学习方法引入油井产量预测，实现了利用油藏静态资料和开发动态参数进行油井日产油量快速预测的新方法。研究采用了平均不纯度减少MDI特征重要性评价方法，对油藏静态参数、开发动态参数进行重要性分析，识别影响油井日产油量预测的关键特征，筛除不相关及冗余变量，优化模型输入参数。引入长短期记忆神经网络（LSTM），利用其时序信息记忆与传递能力，捕捉油井生产动态数据随时间变化的趋势及不同时间步之间的关联特征，构建油井日产油量预测模型，模型预测结果与实际生产数据高度一致，为油井产量预测提供了一种新的数据驱动方法。

团队代表到现场领奖

“中国石油科学年度十佳论文”评选自2017年首次举办以来，已成为展示我国石油科学领域优秀研究成果、促进学术交流与科技创新的重要平台。本届评选论文发表时间范围为2016—2025年，采用定量与定性相结合的多元评价体系，综合考量论文引证数据、专家评议以及论文自身的创新性和应用价值，最终评选出十佳论文10篇、提名论文26篇。