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龙图腾网获悉东北石油大学三亚海洋油气研究院;东北石油大学申请的专利一种基于双重注意力机制的聚驱油藏产量预测方法及系统和存储介质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：CN121071408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511613651.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于双重注意力机制的聚驱油藏产量预测方法及系统和存储介质是由宫耀华;耿延凯;刘博;屈澜岩林;侯祥瑞;赵玲;邢宇彤;孙先达设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重注意力机制的聚驱油藏产量预测方法及系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重注意力机制的聚驱油藏产量预测方法及系统和存储介质，涉及油田开发领域，为解决现有方法难以同时捕捉长时序数据的双向依赖关系和局部特征，对特征权重分配和时序信息聚焦效果不足的问题。本发明技术要点包括：S1、采集聚驱油藏的现场开发数据并筛选优化特征；S2、构建CNN‑BiLSTM‑DAM融合模型，模型的功能实现过程为：基于卷积层提取输入数据的局部特征，通过注意力机制层为每个时间步的局部特征分配动态权重，通过BiLSTM层的双向循环结构捕捉加权后时序特征数据的前向和后向依赖关系，通过注意力机制层对BiLSTM层输出的时序特征进行权重调整，再通过BiLSTM层捕获全局时间依赖；S3、将优化特征输入训练后的CNN‑BiLSTM‑DAM融合模型，对聚驱油藏产量进行预测。

本发明授权一种基于双重注意力机制的聚驱油藏产量预测方法及系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双重注意力机制的聚驱油藏产量预测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、采集聚驱油藏的现场开发数据，对数据进行清洗，并通过相关分析筛选优化特征，得到优化特征集； S2、构建CNN-BiLSTM-DAM融合模型，所述CNN-BiLSTM-DAM融合模型包括：多变量时序特征输入层、卷积层、第一注意力机制层、第一层BiLSTM层，第二注意力机制层，第二层BiLSTM层、Dropout层及输出层；所述卷积层用于提取输入数据的局部特征，所述第一注意力机制层用于为每个时间步的局部特征分配动态权重，所述第一层BiLSTM层用于通过双向循环结构捕捉加权后时序数据的前向和后向依赖关系；所述第二注意力机制层用于对第一层BiLSTM输出的时序特征进行权重调整，聚焦对预测结果影响显著的时序信息，所述第二层BiLSTM层用于捕获全局时间依赖； S3、将优化特征集输入训练后的所述CNN-BiLSTM-DAM融合模型中，对聚驱油藏产量进行预测。

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东北石油大学三亚海洋油气研究院;东北石油大学，其通讯地址为：572000 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城创新路8号中兴产业园A栋3层区；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”。

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