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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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公开(公告)号：CN118552338A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411027890.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06Q50/02 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06F30/27 , G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段历史经验迁移的快速更新历史拟合范式，涉及油藏历史拟合技术领域。本发明根据油藏的先验地质模型，获取先验信息并对先验地质模型进行降维处理，确定降维信息后，在油田开采周期各历史阶段分别利用降维信息与先验信息进行高斯随机采样获取历史经验建立历史阶段代理模型，再在目标阶段进行高斯随机采集模拟建立目标阶段代理模型，将历史阶段代理模型与目标阶段代理模型相耦合，建立历史经验迁移模型，结合最优化算法搜索最优地质参数。本发明方法引入了历史阶段至目标阶段的迁移学习，大幅减少了目标阶段所需样本数目，既缩短了拟合时间，又提高了油藏新阶段历史拟合的速度和精度，实现了对油藏历史拟合的快速更新。
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公开(公告)号：CN118296975B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410727440.0
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于知识交互图神经网络的井间连通性预测方法，属于石油工程领域，包括如下步骤：步骤1、获取地质数据和生产动态数据，对数据进行预处理并进行数据集划分；步骤2、构建知识交互图神经网络模型；步骤3、使用目标井网的生产动态数据进行模型训练，基于训练完成的知识交互图神经网络模型，进行连通性预测分析；步骤4、利用测试集数据检查模型的泛化能力；步骤5、实时获取当前待预测油藏区块的地质数据与生产动态数据，进行归一化处理后输入知识交互图神经网络模型进行训练，根据训练完成的模型得到井间连通系数，从而进行井间连通性的预测。本发明能精准反演油藏地下通道，进而精准预测油藏开发过程中的井间连通性。
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公开(公告)号：CN118468760A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410912662.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种针对页岩气井后期的平台增压优化方法，属于油气田开发技术领域，包括以下步骤：步骤1，对目标井进行井筒动态分析，当积液情况发生时，进入步骤2；步骤2，通过PIPESIM软件，以目标井井筒内不积液为基础，确定增压过程中压缩机吸入口压力范围；步骤3，求解目标井废弃时的地层压力以及依据增压目标值增压后的废弃地层压力；步骤4，求解增压前累计产量、增压后累计产量，求得目标井依据增压目标值的累计产量增量；步骤5，进行经济性评价，确定最终的增压方案。本发明方法有效解决页岩气井后期因井内气压低难以正常生产的问题，通过井筒‑气藏一体化分析方法根据气井实际积液情况制定增压计划，实现最佳的生产效益。
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公开(公告)号：CN118296975A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410727440.0
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于知识交互图神经网络的井间连通性预测方法，属于石油工程领域，包括如下步骤：步骤1、获取地质数据和生产动态数据，对数据进行预处理并进行数据集划分；步骤2、构建知识交互图神经网络模型；步骤3、使用目标井网的生产动态数据进行模型训练，基于训练完成的知识交互图神经网络模型，进行连通性预测分析；步骤4、利用测试集数据检查模型的泛化能力；步骤5、实时获取当前待预测油藏区块的地质数据与生产动态数据，进行归一化处理后输入知识交互图神经网络模型进行训练，根据训练完成的模型得到井间连通系数，从而进行井间连通性的预测。本发明能精准反演油藏地下通道，进而精准预测油藏开发过程中的井间连通性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118172714A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410598200.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V20/40 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种油田井下作业环境下的多尺度施工装备鲁棒性识别方法，属于石油工程领域，包括如下步骤：步骤1、获取井场历史图像及历史视频并进行标注处理，建立数据集并划分为训练集和验证集；步骤2、构建多尺度鲁棒性识别模型，初始化模型的对抗训练参数；步骤3、进行多阶段对抗学习，构建对抗训练集；步骤4、将对抗训练集输入多尺度鲁棒性识别模型，优化模型参数，输出训练完成的多尺度鲁棒性识别模型；步骤5、实时获取当前井场井下作业环境下的视频及图像数据，输入训练完成的多尺度鲁棒性识别模型获取不同施工装备的空间位置，进而进行井场情况分析。本发明能够更好地适应井下环境中的各种复杂情况，从而提高识别的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN118095667A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410524678.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06Q10/063 , G06F17/11 , G06Q50/02 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种近期经验引导的油藏多类措施流场调控强化学习方法，属于油藏生产优化技术领域，主要包括以下步骤：确定需要优化的层位及注采优化变量；构建油藏离散和连续调控措施混合动作空间；基于混合动作空间，构建油藏多类措施流场调控混合深度强化学习智能体模型；将智能体模型与流场调控数值模拟器持续交互，生成油藏多类措施流场调控经验样本库；结合近期经验采样机制从样本库中采集近期调控经验，训练更新智能体模型，输出最优的油藏多类措施流场调控方案。本发明通过构建混合深度强化学习智能体可以对层位封堵和注采制度进行高精度调控，同时基于近期调控经验可实现更高效的优化。
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公开(公告)号：CN117541082B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410016502.7
申请日：2024-01-05
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F17/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06Q10/067 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于油藏‑井筒‑设备评价指标集成的综合评价方法，具体涉及油气田开发技术领域。本发明通过获取研究区内所有井的生产数据预处理得到有效生产数据集，再根据综合评价指标筛选原则、特征重要度排序筛选综合评价指标，构造综合评价判别矩阵，利用层次分析法‑熵权法确定各综合评价指标的权重后，利用多种评价模型分别计算研究区内各井的评分结果并进行优选，得到最优综合评价模型及油井最优综合评分，并利用验证指标验证准确性。本发明综合考虑了油藏、井筒和设备对油田生产的影响，实现了对油井生产状态的多方位准确评价，为油井优化提供指向性的信息。
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公开(公告)号：CN117236158A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310969755.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/084 , E21B49/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于物理意义神经网络的页岩气藏数值模拟方法，属于气藏工程技术领域，包括如下步骤：步骤1、采集页岩气藏相关数据；步骤2、构建卷积神经网络模型，设置模型的超参数；步骤3、利用第一个时间步的压力数据作为标签，预训练得到初始化完成的卷积神经网络模型；步骤4、后续时间步根据模型输出的压力数据和模型参数进行正向传播，利用有限体积法计算损失误差；步骤5、反向传播优化模型权重，通过不断迭代训练使得损失值下降到指定范围；步骤6、重复步骤4‑步骤5，得到页岩气藏任意时间步的压力分布情况。本发明实现了利用嵌入物理意义的卷积神经网络模型正向求解页岩气藏压力变化，且无需标签数据，具有较高的精度和效率。
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公开(公告)号：CN117077577A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311339778.0
申请日：2023-10-17
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种适用于低渗透裂缝性油藏的快速模拟及优化方法，属于非常规油藏数值模拟领域，包括如下步骤：步骤1、将油藏系统抽象为基质网格和裂缝网格，根据基质和裂缝的渗流特征构建双重介质模型；步骤2、利用ES‑MDA历史拟合算法，结合约束条件，建立自动历史拟合数学模型；步骤3、将经济净现值作为生产优化的目标函数，通过对油藏地质储量、各井压力以及注采液量上下限进行约束，建立油藏注采优化模型，采用差分进化算法得到使油藏经济净现值最大化的生产调控制度。本发明有助于更好地了解低渗透油藏的地质特征和裂缝性质，提高效率、降低成本，从而增加油田开发的经济效益。
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