一种基于Res-TCN神经网络的油井产液伴生气智能预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110002471.6
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;E21B47/00;E21B49/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-04
申请人：
天津科技大学;钧晟（天津）科技发展有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于Res-TCN神经网络的油井产液伴生气智能预测方法
申请号	CN202110002471.6	申请日期	2021-01-04
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-04-23	公开/公告号	CN112700051A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;2;;;E;2;1;B;4;7;/;0;0;;;E;2;1;B;4;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	天津科技大学;钧晟（天津）科技发展有限公司	申请人地址	天津市滨海新区经济技术开发区第13大街9号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津科技大学,钧晟（天津）科技发展有限公司	当前权利人	天津科技大学,钧晟（天津）科技发展有限公司
发明人	杜萌;高一样;高忠科;门玉莲
代理机构	天津盛理知识产权代理有限公司	代理人	刘玲

摘要

本发明涉及一种基于Res‑TCN神经网络的油井产液伴生气智能预测方法，其技术特点是：本发明通过四扇区多电极电导传感器采集含气率波动信号并作为样本数据；然后预处理样本数据，构建数据集；根据数据集构建Res‑TCN神经网络模型；对构建的Res‑TCN神经网络模型进行训练，优化结构并且调整参数，得到最优模型并以此模型进行伴生气参数预测。本发明采用的深度神经网络在预测伴生气中具有客观性，排除了化验中存在的不确定性和人为操作的主观性，深度卷积神经网络和长短期记忆网络经过大量数据与迭代次数的训练后，并且对该类数据有较强的预测性能于客观性。

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