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公开(公告)号：CN119808149A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411861473.0
申请日：2024-12-17
Applicant: 成都川油瑞飞科技有限责任公司 , 清华四川能源互联网研究院
Abstract: 本申请提供一种智能气表间的数据隐私保护与数据聚合方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括下述步骤：控制中心为所述智能气表配置系统参数，并且针对所述智能气表生成密钥；从所述智能气表获取气表数据并且对所述气表数据进行处理；对经过处理后的所述气表数据进行验证和错误检测；对经过验证和错误检测后的所述气表数据进行聚合；对经过聚合后的所述气表数据结果解密与重构；对经过解密与重构后的所述气表数据进行函数查询和多方计算。进行数据隐私保护，实现了对用户数据秘密份额的批量验证，确保了秘密份额在分发和传输过程中的一致性和正确性，能够有效地检测并定位无效秘密份额报告，从而提高了数据聚合的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119741050A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411853354.0
申请日：2024-12-16
Applicant: 成都川油瑞飞科技有限责任公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0283 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供一种油气数据资产定价方法，涉及数据价值评估技术领域。油气数据资产定价方法包括：S1：确定油气数据的数据成本C、数据质量系数M、数据合规系数S、数据风险系数P以及数据稀缺性∈；S2：基于数据成本C、数据质量系数M、数据合规系数S、数据风险系数P以及数据稀缺性∈，计算油气数据的评估价值V。该方法充分考虑油气数据的交易供需双方对数据各项质量要素的不同需求和可见度，为数据价值提出一个更加客观、合理的参考值。
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公开(公告)号：CN115061196A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210985006.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 成都川油瑞飞科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及基于经验模态分解IMF引导的微震信号识别方法，包括将经过处理后的原始微震信号数据分为两路，一路直接输入到U型结构神经网络，另一路通过经验模态分解得到IMF1分量；U型结构神经网络输入层接收原始微震信号数据，同时在U型结构神经网络的编码阶段加入由经验模态分解原始微震信号后得到的IMF1分量，使其对特征提取进行引导约束；通过编码阶段中的池化层对IMF1分量进行降维，然后通过解码阶段进行解码后输出识别预测结果。本发明通过引入EMD方法以提高网络模型的特征学习能力，使模型在提取特征中利用EMD分解后的IMF1分量补充约束原始信号的方式以提高低信噪比的微震信号识别率。
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公开(公告)号：CN117408502B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311727435.1
申请日：2023-12-15
Applicant: 成都川油瑞飞科技有限责任公司
IPC: G06Q10/0633 , G06Q50/04 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供的应用于油气生产系统的数据流编排方法及系统，涉及人工智能技术领域。在本发明中，将设备运行状态数据进行特征挖掘，输出设备运行状态数据对应的设备运行状态特征；依据设备运行状态特征，将设备运行状态数据进行子系统信息匹配，输出设备运行状态数据在目标存储框架信息中对应的匹配存储子系统信息；依据设备运行状态特征和各存储设备信息的存储设备特征，将设备运行状态数据进行设备信息匹配，输出设备运行状态数据在目标存储框架信息中对应的匹配存储设备信息；基于对应的匹配存储设备信息，将设备运行状态数据进行编排。基于上述内容，可以改善数据流编排的可靠度相对不高的问题。
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公开(公告)号：CN117408502A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311727435.1
申请日：2023-12-15
Applicant: 成都川油瑞飞科技有限责任公司
IPC: G06Q10/0633 , G06Q50/04 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供的应用于油气生产系统的数据流编排方法及系统，涉及人工智能技术领域。在本发明中，将设备运行状态数据进行特征挖掘，输出设备运行状态数据对应的设备运行状态特征；依据设备运行状态特征，将设备运行状态数据进行子系统信息匹配，输出设备运行状态数据在目标存储框架信息中对应的匹配存储子系统信息；依据设备运行状态特征和各存储设备信息的存储设备特征，将设备运行状态数据进行设备信息匹配，输出设备运行状态数据在目标存储框架信息中对应的匹配存储设备信息；基于对应的匹配存储设备信息，将设备运行状态数据进行编排。基于上述内容，可以改善数据流编排的可靠度相对不高的问题。
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公开(公告)号：CN115061196B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210985006.3
申请日：2022-08-17
Applicant: 成都川油瑞飞科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及基于经验模态分解IMF引导的微震信号识别方法，包括将经过处理后的原始微震信号数据分为两路，一路直接输入到U型结构神经网络，另一路通过经验模态分解得到IMF1分量；U型结构神经网络输入层接收原始微震信号数据，同时在U型结构神经网络的编码阶段加入由经验模态分解原始微震信号后得到的IMF1分量，使其对特征提取进行引导约束；通过编码阶段中的池化层对IMF1分量进行降维，然后通过解码阶段进行解码后输出识别预测结果。本发明通过引入EMD方法以提高网络模型的特征学习能力，使模型在提取特征中利用EMD分解后的IMF1分量补充约束原始信号的方式以提高低信噪比的微震信号识别率。
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