一种基于Res-TCN神经网络的油井产液伴生气智能预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110002471.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112700051A | 公开（公告）日 | 2021-04-23 |
| 申请公布号 | CN112700051A | 申请公布日 | 2021-04-23 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q50/02;E21B47/00;E21B49/00;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杜萌;高一样;高忠科;门玉莲 | 申请（专利权）人 | 钧晟（天津）科技发展有限公司 |
| 代理机构 | 天津盛理知识产权代理有限公司 | 代理人 | 刘玲 |
| 地址 | 300457 天津市滨海新区经济技术开发区第13大街9号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 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。 |
