[发明专利]基于卷积神经网络的气井积液预测方法有效
| 申请号： | 202010114001.4 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111335887B | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 杜敬国;李开俊;张卓旭;李泽坤;李嘉林;杨栋 | 申请（专利权）人： | 华北理工大学 |
| 主分类号： | E21B49/00 | 分类号： | E21B49/00;G06F30/20 |
| 代理公司： | 天津创智睿诚知识产权代理有限公司 12251 | 代理人： | 王海滨 |
| 地址： | 063210 河北省唐山*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的气井积液预测方法，包括以下步骤：获取气田中气井的日产气量的数据和井口油压的数据，将日产气量的数据和井口油压的数据制作成谱线的图片，对图片集进行预处理操作，每一张图片预处理操作后为预处理图片，得到由预处理图片组成的预处理图片集，设计卷积神经网络模型，将训练集内预处理图片分批次输入卷积神经网络模型进行训练，将测试集输入卷积神经网络模型进行训练，将一张该待预测气井的预处理图片输入训练完毕的卷积神经网络模型，卷积神经网络模型输出预测结果。本发明预测结果能够更加及早的发现井底积液情况，及时的对积液气井展开排水采气作业，恢复气井的正常生产，具有一定的时效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 气井 积液 预测 方法 | ||
【主权项】：
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