一種基于Res-TCN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油井產(chǎn)液伴生氣智能預(yù)測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110002471.6 申請日 -
公開（公告）號 CN112700051A 公開（公告）日 2021-04-23
申請公布號 CN112700051A 申請公布日 2021-04-23
分類號 G06Q10/04;G06Q50/02;E21B47/00;E21B49/00;G06N3/04;G06N3/08 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 杜萌;高一樣;高忠科;門玉蓮 申請（專利權(quán)）人 鈞晟（天津）科技發(fā)展有限公司
代理機構(gòu) 天津盛理知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 劉玲
地址 300457 天津市濱海新區(qū)經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)第13大街9號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于Res?TCN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油井產(chǎn)液伴生氣智能預(yù)測方法，其技術(shù)特點是：本發(fā)明通過四扇區(qū)多電極電導(dǎo)傳感器采集含氣率波動信號并作為樣本數(shù)據(jù)；然后預(yù)處理樣本數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)集；根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建Res?TCN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；對構(gòu)建的Res?TCN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，優(yōu)化結(jié)構(gòu)并且調(diào)整參數(shù)，得到最優(yōu)模型并以此模型進行伴生氣參數(shù)預(yù)測。本發(fā)明采用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測伴生氣中具有客觀性，排除了化驗中存在的不確定性和人為操作的主觀性，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過大量數(shù)據(jù)與迭代次數(shù)的訓(xùn)練后，并且對該類數(shù)據(jù)有較強的預(yù)測性能于客觀性。