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公开(公告)号：CN115935834A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310152341.X
申请日：2023-02-23
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06F17/13 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度自回归网络和持续学习策略的历史拟合方法，属于油藏开发技术领域，包括如下步骤：确定需要反演的不确定油藏参数；生成样本库；构建嵌入卷积门控循环单元的自回归神经网络模型；基于集成持续学习策略，将不同的时间段划分为不同的任务，分别训练代理模型以适应不同阶段的预测任务，并通过经验传递提高后续训练任务的训练效率；测试自回归神经网络在不同任务中的预测性能；结合随机极大似然算法校准油藏不确定参数，最终给出油藏不确定参数的一组后验油藏参数；进行数值模拟，验证后验模型对生产观测的历史拟合效果，然后利用验证效果良好的后验模型进行油藏动态预测。本发明有效提高历史拟合任务的计算速度。
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公开(公告)号：CN115564679A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211266861.5
申请日：2022-10-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及基于能量域变换的图像去雾方法、系统、存储介质及设备，包括以下步骤：步骤1：获取待处理的带雾图像，进行预处理；步骤2：对预处理后图像的RGB三通道分别进行各个强度的能量计算，对能量进行阈值参数计算，对能量进行限位处理；步骤3：从能量域转换回RGB色度空间，输出去雾后的图像。基于图像像素图像对比的基础特征统计信息，用局部统计信息得到图像的能量，对图像的能量进行限位，从而提高能量相对的对比度，转换回RGB空间后在RGB空间上显著增强了局部对比度，从而实现了复杂得空间域特征处理，实现了高性能的去雾功能。
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公开(公告)号：CN115222140A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210902133.2
申请日：2022-07-29
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种继承历史经验的生产优化机器学习离线模型构建方法，属于石油技术领域。本发明利用强化学习近端策略优化算法以及遗传算法，可以将计算分配到多个CPU中完成并行计算，各进程间进行数据池共享，提高采样效率，通过提供多样化的探索经验来训练强化学习智能体，提高稳定性和鲁棒性；同时训练后的策略网络可在再次优化时直接给出最优的生产制度，无需重复进行高昂的优化过程。
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公开(公告)号：CN114444620B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210362470.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于生成式对抗神经网络的示功图故障诊断方法，属于采油故障诊断技术领域，包括如下步骤：对示功图样本库数据进行数据清洗；基于采油工程理论及典型示功图特性，对示功图数据点进行特征提取；对数量较少的故障类别样本采用生成式对抗神经网络进行生成，生成过程中对生成器网络的输出进行条件约束；基于原始样本及生成样本，将数据划分为训练集、验证集、测试集；采用Xgboost分类算法对样本进行分类；利用准确率和召回率对故障诊断结果进行综合评估；利用训练完成后的分类模型对故障进行实时监测诊断，实时判断故障类型。本发明能够显著提高分类模型对故障样本的特异识别能力，降低故障的误报/漏报率。
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公开(公告)号：CN114492216B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210406824.3
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率表征学习的抽油机运行轨迹模拟方法，属于石油工程技术领域，包括如下步骤：构建并联多分辨率网络模型；设定模型参数；收集抽油机图像数据集，标注关键点并制作样本集；增强数据集；输入并联多分辨率网络模型进行多分辨率并行卷积；多分辨率融合；输出预测关键点位置热点图；误差反向传播，优化学习器参数；输出抽油机关键点预测热图；模型评价；输出模型在线应用。本发明方法学习到的抽油机关键点高分辨率表示不仅在语义上很强，而且在空间上也很精确。本发明借助多分辨率并联网络，实现关键点热图预测，模拟抽油机运行轨迹，节省油田成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492213B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210401235.6
申请日：2022-04-18
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06F17/13 , G06F17/14 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于小波神经算子网络模型剩余油饱和度和压力预测方法，属于油藏工程技术领域，包括如下步骤：使用序贯高斯过程生成不同网格数的渗透率场，利用数值模拟器计算不同渗透率场下油藏模型的渗透率和饱和度作为样本库；根据功能设置输入输出数据；构建小波神经算子网络模型，利用小波转化地下油水流动偏微分方程，嵌入物理意义；设置小波神经算子网络模型的超参数，在对应功能的数据集下训练小波神经算子网络模型；验证训练完成的小波神经算子网络模型的性能；输出训练完成且性能评价良好的小波神经算子网络模型，利用该模型实时采集油藏数据预测饱和度和压力场图分布。本发明可以实现快速高精度的油藏剩余油分布和饱和度预测。
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公开(公告)号：CN114444402A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210362472.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06F30/23 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的油藏注采优化方法，属于油气田开发工程领域，包括如下步骤：采集油田地质数据建立油藏数值模拟模型；构建深度强化学习Actor‑Critic算法框架；读取当前时刻油藏的状态，并做归一化处理；利用策略网络执行一次动作，实时改变井的决策方案；计算当前的奖励，训练更新策略网络和动作价值网络的参数；根据最终训练的策略网络得到不同开发时刻的最优生产方案。本发明中的深度强化学习方法能够根据不同的油藏状态自适应地设计生产方案，可以在有限的时间和计算资源下实现更高的经济效益；同时还可以用于油田开发过程中的井位优化、历史拟合等问题，具有很好的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN114429009A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210358246.0
申请日：2022-04-07
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种基于元迁移学习的小样本有杆泵井工况诊断方法，属于石油工况诊断技术领域，本发明结合迁移学习和元学习两者性能的优点构建元迁移学习算法框架，通过使用在相关数据集上的预训练所得良好的网络初始化参数，再利用元学习特有的超参数自动学习能力，以更高的效率训练出用于工况诊断的模型，并将该模型应用于有杆泵井工况的实时监测中，实现科学合理地诊断油井生产问题，从而显著改善油藏开发效果；同时，使用元梯度正则化策略和困难任务样本选取方法，适用于实际油田井数多但可用带诊断标签少的情况，更贴近实际油田现场的油井故障诊断情况。
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公开(公告)号：CN115222140B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210902133.2
申请日：2022-07-29
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了一种继承历史经验的生产优化机器学习离线模型构建方法，属于石油技术领域。本发明利用强化学习近端策略优化算法以及遗传算法，可以将计算分配到多个CPU中完成并行计算，各进程间进行数据池共享，提高采样效率，通过提供多样化的探索经验来训练强化学习智能体，提高稳定性和鲁棒性；同时训练后的策略网络可在再次优化时直接给出最优的生产制度，无需重复进行高昂的优化过程。
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公开(公告)号：CN118366104B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410791030.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/73 , G06T7/246
Abstract: 本发明提供一种基于姿态估计的视频监控识别抽油机工况分析方法，属于石油工程领域，包括以下步骤：步骤1、制定抽油机关键点标注方案，采集抽油机的工作视频数据，构建输入样本集；步骤2、构建姿态估计YOLO‑Pose模型；步骤3、针对抽油机关键点检测任务特性进行学习准则重建，并构建重建学习准则下的关键点损失函数进行模型训练，得到训练完成的模型；步骤4、使用训练完成的模型进行推理预测获取视频中抽油机的规定关键点轨迹，计算不同关键点的运动参数，对现场抽油机的系列工况进行分析。本发明相较于传统的传感器提取方法，能够从视频数据识别抽油机生产的运动状态，提升对抽油机工况信息获取的经济效益。
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