[发明专利]一种基于深度学习的机采井系统效率优化方法与装置有效
| 申请号： | 202110244279.8 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN113011089B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 刘昕;牛庆威;宫法明;张如玉;白雨昊;穆有德;吴傲;王宇辰 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于深度学习的机采井系统效率优化方法与装置。本发明的基于大数据深度学习方法的机采井系统效率优化方法，融合生产数据、泵数据、电数据、温压数据等，作为系统效率优化的样本集。采用长短期记忆LSTM模型，构建系统效率阈值提取模型以及产液量预测模型。将系统效率进行区间划分，每个区间标记为一类，作为周期状态分类的标签，应用分类算法构建系统效率周期状态分类模型。结合系统效率阈值、产液量预测模型、周期状态分类模型，决定是否调整工作制度。另外，发明实施例还提供一种基于大数据深度学习的机采井系统效率优化装置，包括数据预处理模块、系统效率阈值提取模块、周期状态分类模块、产液量预测模块。本发明实施例提供的技术方案能够对机采井的系统效率进行优化，降低开采成本、提高经济效益。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机采井 系统 效率 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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