公开(公告)号：CN117077844A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310954379.9

申请日：2023-07-31

Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司

Inventor： 刘玉华 ,  肖政恺 ,  周志光 ,  卢刻 ,  王毅刚 ,  陈为

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06T17/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  E21B43/20

Abstract: 本发明公开了一种注水井的注水量预估方法。本发明方法将地下注水井网络的静态地理空间场景和动态注采数据进行集成，对注水井和采油井进行综合分析；使用LSTM对注水效果进行预测和推荐。首先收集油田的注采数据，将注水井和采油井的经纬坐标通过Delaunay三角剖分算法构建注采网络；然后将注采网络划分成注采单元，为每个注采单元分别构建基于LSTM的卷积神经网络模型，对构建的每个注采单元的卷积神经网络模型分别进行训练，训练完成后，对注采单元中的注水井的总注水量和分层注水量分别进行预测。本发明方法可以实时分析和预测注水效果的发展趋势，帮助用户更好地理解和评估注水效果，优化注水方案，提高油田的产量和开采效率。

公开(公告)号：CN117150102A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310950088.2

申请日：2023-07-31

Applicant: 杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司

Inventor： 周志光 ,  郑凤玲 ,  温晋 ,  刘玉华 ,  王毅刚 ,  陈为

IPC: G06F16/909 ,  G06F16/9035 ,  G06F16/904 ,  G06F16/29 ,  G06F3/0484 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于用户任务偏好学习的地理点数据采样方法。该方法应用自适应蓝噪声采样将地理空间划分为局部区域，并设计一组可视化界面来呈现这些点在局部区域的数据特征，使用户能够根据其需求直观地选择有代表性的点。然后，利用卷积神经网络对用户偏好进行建模，进一步指导其他局部区域的采样过程。由此，所有的采样点都将保留原始数据点的空间分布，并尽可能地满足用户的偏好。此外，该方法实现了一个可视化框架，集成了手动点选择、CNN训练、自动点采样和可视化比较等功能。本发明方法实现了一种基于用户任务偏好学习的地理点数据采样，使用户能够轻松获取和评估符合用户偏好的地理采样点。