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内容简介：本书共分为5章。第1章回顾了重复压裂技术的发展历程，分析了其在老油田开发中的关键作用，并介绍了国内外在该领域的研究现状；第2章深入探讨了时间序列预测算法的理论基础，特别是LSTM和Transformer等深度学习模型在产量预测中的应用；第3章提出了新型LSTMformer产量预测模型，并通过实际案例展示了其在克拉玛依油田的应用效果；第4章介绍了多井多域迁移Transformer模型，探讨了其在跨区域产量预测中的应用潜力；第5章则聚焦于重复压裂参数的智能匹配方法，结合大语言模型和机器学习技术，提出了从压裂方案文档中提取关键参数并优化压裂设计的新方法。