公开(公告)号：CN108764361A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810555326.9

申请日：2018-06-01

Applicant: 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司

Inventor： 刘涛 ,  霍魁 ,  郭翔云 ,  卢文君 ,  马君 ,  马旭鑫 ,  李新宅 ,  安向哲

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的游梁式抽油机示功图的工况识别方法，属于油气生产技术领域。通过先将每个工况下的每个示功图簇中的第一预设部分示功图的几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到至少两个机器学习模型中进行机器学习，训练得到至少两组分类器模型，再将第二预设部分示功图的几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到每组分类器模型中，训练得到每个示功图的至少两个分类结果，以每个施工图的至少两个分类结果和其对应的标签代入多项逻辑斯蒂回归模型中进行集成学习，得到最终分类器模型，当需要判断待测游梁式抽油机示功图的工况时，将其几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到最终分类器模型中，可以实现自动、准确地识别示功图工况。

公开(公告)号：CN109472285B

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN201811147260.6

申请日：2018-09-29

Applicant: 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司 ,  中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司

Inventor： 马君 ,  马旭鑫 ,  金玮 ,  邸抗 ,  祝军 ,  宫本儒 ,  李新宅 ,  安向哲

IPC: G06K9/62 ,  E21B47/10

Abstract: 本发明公开了一种井漏识别方法、装置及计算机设备，属于钻井技术领域。本发明通过将历史钻井数据及其对应的井漏情况作为初始数据，并对该初始数据进行清洗，使之更符合分类模型的输入要求，可以提高分类结果的准确度；在该样本数据中，按照贡献值从大到小，提取预设数量的特征及其对应的样本数据，以便减少输入分类模型中的数据量，提高模型训练速度和准确度；然后，根据该预设数量的特征对应的样本数据及井漏情况，获取符合预设准确度要求的分类模型。在实时识别井漏情况时，将实时钻井数据输入该分类模型中，得到井漏识别结果。上述井漏识别方法无需要求现场工程师具备较高操作水平，即可得到准确度和时效性较高的井漏识别结果。

公开(公告)号：CN109472285A

公开(公告)日：2019-03-15

申请号：CN201811147260.6

申请日：2018-09-29

Applicant: 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司 ,  中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司

Inventor： 马君 ,  马旭鑫 ,  金玮 ,  邸抗 ,  祝军 ,  宫本儒 ,  李新宅 ,  安向哲

IPC: G06K9/62 ,  E21B47/10

Abstract: 本发明公开了一种井漏识别方法、装置及计算机设备，属于钻井技术领域。本发明通过将历史钻井数据及其对应的井漏情况作为初始数据，并对该初始数据进行清洗，使之更符合分类模型的输入要求，可以提高分类结果的准确度；在该样本数据中，按照贡献值从大到小，提取预设数量的特征及其对应的样本数据，以便减少输入分类模型中的数据量，提高模型训练速度和准确度；然后，根据该预设数量的特征对应的样本数据及井漏情况，获取符合预设准确度要求的分类模型。在实时识别井漏情况时，将实时钻井数据输入该分类模型中，得到井漏识别结果。上述井漏识别方法无需要求现场工程师具备较高操作水平，即可得到准确度和时效性较高的井漏识别结果。

公开(公告)号：CN106095618A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610394257.9

申请日：2016-06-06

Applicant: 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司

Inventor： 付长春 ,  安向哲 ,  杜广源

IPC: G06F11/14

CPC classification number: G06F11/1448

Abstract: 本发明公开了一种数据操作方法和装置，涉及计算机领域，能够完成对机群的备份。所述方法包括：服务器端和多个客户端分别进行初始化，其中，所述多个客户端中有一个主节点和至少一个从节点；所述服务器端发送备份命令，所述备份命令中携带指示备份方式的第一标识；所述主节点指示各个从节点按照所述第一标识指示的备份方式依次进行备份；各个从节点在备份完成后，通过所述主节点向所述服务器端返回指示备份执行情况的第二标识。本发明用于机群数据备份。

公开(公告)号：CN108764361B

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN201810555326.9

申请日：2018-06-01

Applicant: 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司

Inventor： 刘涛 ,  霍魁 ,  郭翔云 ,  卢文君 ,  马君 ,  马旭鑫 ,  李新宅 ,  安向哲

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的游梁式抽油机示功图的工况识别方法，属于油气生产技术领域。通过先将每个工况下的每个示功图簇中的第一预设部分示功图的几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到至少两个机器学习模型中进行机器学习，训练得到至少两组分类器模型，再将第二预设部分示功图的几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到每组分类器模型中，训练得到每个示功图的至少两个分类结果，以每个施工图的至少两个分类结果和其对应的标签代入多项逻辑斯蒂回归模型中进行集成学习，得到最终分类器模型，当需要判断待测游梁式抽油机示功图的工况时，将其几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到最终分类器模型中，可以实现自动、准确地识别示功图工况。