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基于密集神经网络的油井含油率和总流速测量方法及应用

基本信息

申请号 CN202010481479.0 申请日 -
公开（公告）号 CN111649779A 公开（公告）日 2020-09-11
申请公布号 CN111649779A 申请公布日 2020-09-11
分类号 G01D21/02(2006.01)I 分类 测量；测试;
发明人 高忠科;侯林华;曲志勇;马超;马文庆 申请（专利权）人 天津富瑞隆金属制品有限公司
代理机构 天津市北洋有限责任专利代理事务所 代理人 天津大学;天津富瑞隆金属制品有限公司
地址 300072天津市南开区卫津路92号
法律状态 -

摘要

摘要 一种基于密集神经网络的油井含油率和总流速测量方法及应用，包括：利用四扇区电导传感器采集井口油气管道中不同工况的流体数据，获取标签，并上传至上位机保存；构建数据集，具体是对流体数据进行预处理后，使用有重叠的滑动窗口从流体数据中获取样本，为样本添加相应的标签，并为训练集、验证集、测试集；构建密集神经网络模型；根据不同的训练阶段使用不同标签进行训练，完成训练阶段后，整合得到的密集神经网络模型进行参数测量；对密集神经网络模型进行优化、训练以及参数调整，得到当前架构不同阶段的最优的密集神经网络模型，进行组合完成参数测量。本发明可以实时精确测量井口环境下油水两相流的含油率及总流速。