专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种特高含水期油水相渗关系曲线精确表征方法-CN202010693075.8有效
  • 张先敏;冯其红;李闪闪;魏祥祥 - 中国石油大学(华东)
  • 2020-07-17 - 2021-07-20 - G01N15/08
  • 本发明涉及油气田开发技术领域,具体公开了一种特高含水期油水相渗关系曲线精确表征方法。该方法包括如下步骤:步骤1,选取目标区块或油藏的高注水倍数油水相渗实验数据;步骤2,绘制油水相对渗透率比值与含水饱和度的关系曲线;步骤3,拟合油水相对渗透率比值与含水饱和度的关系曲线;步骤4,确定油水相对渗透率比值与含水饱和度的关系表征方程本发明技术方案带来的有益效果在于:构建了更加适合特高含水期油水相对渗透率比值与含水饱和度关系曲线的表征方程,精确实现了半对数坐标下油水相对渗透率比值曲线分段式非线性变化的统一表征,为特高含水期油藏工程计算方法的推导建立奠定良好基础
  • 一种含水油水关系曲线精确表征方法
  • [发明专利]一种基于改进图神经网络的油水井连通关系识别方法-CN202310856602.6在审
  • 张强;彭骨;王辉;王颖;刘延军;潘俊辉 - 东北石油大学
  • 2023-07-12 - 2023-09-22 - G06F18/24
  • 本发明涉及的是一种基于改进图神经网络的油水井连通关系识别方法,它包括如下步骤:一、构建训练和测试改进图神经网络的油水井连通关系识别模型所需要的图结构数据;二、构建基于改进图神经网络的油水井连通关系识别模型;三、将划分好的训练集和测试集输入到基于改进图神经网络的油水井连通关系识别模型中,进行学习训练,找到使模型性能最佳的参数组合;四、利用学习好的基于改进图神经网络的油水井连通关系识别模型,对油水井的连通性强弱进行判断本发明在基础图神经网络上融入了自注意力机制和门控循环单元,改善了基础图神经网络的缺点,提高模型的精度和效率,解决了以往油水井连通识别中存在耗时长、成本高等问题。
  • 一种基于改进神经网络油水连通关系识别方法
  • [发明专利]一种油水两相流双参数测量方法-CN202210809641.6在审
  • 徐英;马慧敏;袁超;李涛 - 天津大学
  • 2022-07-11 - 2022-10-18 - G01N22/04
  • 本发明涉及一种油水两相流双参数测量方法,包括下列步骤:采用包括微波传感器和差压传感器在内的组合传感器,构建均匀混合油水两相流的动态实验装置,采集不同体积含水率、总流量下,组合传感器输出的微波相位和差压信号;基于微波相位随油水两相流含水率的变化特性,确定相位信号与含水率存在单调关系,结合数值模拟方法确定均匀混合泡状流的连续相变化情况;油水两相流连续相确定;油水两相流含水率建模;基于差压信号随油水两相流总流量的变化特性,确定差压信号与总流量存在单调关系油水两相流水流量建模。
  • 一种油水两相参数测量方法

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