基于小波分析和神经网络的油气产能预测研究与应用的任务书任务目的：本任务旨在通过小波分析和神经网络的结合，研究并开发一种油气产能预测模型，在提高油气开采效率、优化油气开采方案等方面发挥作用。任务内容：1.调研相关文献和案例，了解小波分析和神经网络在油气产能预测方面的研究现状和应用情况；2.根据调研结果，确定油气产能预测模型的设计方案和构建方法，包括数据采集、数据预处理、小波分析、神经网络模型构建和模型训练等环节；3.进行实验验证，收集现有油气开采数据，并利用所设定的模型进行油气产能预测，对预测结果进行评估；4.根据实验结果对模型进行优化；5.撰写实验报告和研究论文。任务计划：第一阶段（1周）：调研小波分析和神经网络在油气产能预测方面的研究现状和应用情况，确定任务方案；第二阶段（1周）：进行数据采集和预处理，为模型的构建和训练做好准备；第三阶段（2周）：构建小波分析和神经网络模型，进行模型训练和调优；第四阶段（1周）：实验验证模型效果，并根据验证结果进行优化；第五阶段（1周）：撰写实验报告、研究论文，并对研究成果进行归档。任务分工：1.负责调研工作和文献整理；2.负责数据采集和预处理工作；3.负责小波分析和神经网络模型的设计和构建以及模型训练；4.负责实验验证和模型优化工作；5.负责实验报告撰写和研究论文撰写工作。任务关键指标：1.模型的效果要求能够达到较高的预测精度；2.任务完成的时间要求在规定时间内完成；3.实验报告和研究论文要求能够在同行业内产生一定的影响。