摘要

低渗透油藏CO?驱因其地质特征复杂、非均质性强，受渗透率、孔隙度等油

藏物性参数以及注采制度等多种因素影响，具有较强的非线性和不确定性，限制

了流体渗流能力，导致生产动态预测难度较大。传统预测方法主要依靠物理模型

或经验公式，在处理高维非线性数据时，难以同时保证预测精度和计算效率。

针对上述问题，本文提出一种基于注意力机制的时空神经网络（Attention-

basedSpatio-TemporalNetwork，ASTN），用于低渗透油藏CO?驱生产动态的预测

及优化。A