天然の断層を有する頁岩ガス井の生産量予測の精度と信頼性を高めるために、改良されたカモメ最適化アルゴリズム（Improved Seagull Optimization Algorithm、ISOA）と畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Networks、CNN）を組み合わせた頁岩ガス井生産量予測モデルを提案した。まず、改良されたカモメ最適化アルゴリズムと畳み込みニューラルネットワークを融合させ、頁岩ガス井のピーク生産量および双曲線減衰パラメータを予測するモデルを構築した。次に、ラテン超立方体サンプリング法を適用し、予測値を選択した減衰曲線解析モデルと組み合わせて、天然断層頁岩ガス井の生産動態プロファイルを構築した。最後に、天然断層頁岩ガス井の生産量をシミュレーションし、提案手法の信頼性を検証した。実験結果は、異なる生産時間尺度（1、5、10、15、20年）において、累積生産量の予測値がシミュレーション値と高い整合性を示し、誤差はすべて15.6％未満であり、本手法が頁岩ガス井の生産量予測において良好な有効性と信頼性を有することを示した。モデルは双曲線モデル、ピーク生産量および減衰パラメータに基づいており、頁岩ガス生産量プロファイルを正確に予測でき、シミュレーション累積生産量値と予測累積生産量値が良好に一致しており、平均誤差は18.13％から16.03％に低下した。提案手法が構築した予測モデルは、長期の生産履歴データの入力を必要とせず正確な予測を実現可能であり、生産履歴が限られた新規開発井の生産量予測に高い適用性を有する。本研究結果は頁岩ガス井の生産量予測手法研究に強力な理論的及び実践的支援を提供し、良好な応用展望を有する。

カモメアルゴリズム;畳み込みニューラルネットワーク;頁岩ガス;生産量予測;断層ネットワーク;定量的表現モデル;シミュレーション;生産動態