- 专利标题: 一种基于高分辨率表征学习的抽油机运行轨迹模拟方法
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申请号: CN202210406824.3申请日: 2022-04-19
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公开(公告)号: CN114492216B公开(公告)日: 2022-07-19
- 发明人: 张凯 , 王强 , 赵捍军 , 张庆杰 , 罗有刚 , 张华清 , 张黎明 , 严侠 , 刘丕养 , 杨勇飞 , 孙海 , 姚军 , 樊灵
- 申请人: 中国石油大学(华东)
- 申请人地址: 山东省青岛市黄岛区长江西路66号
- 专利权人: 中国石油大学(华东)
- 当前专利权人: 中国石油大学(华东)
- 当前专利权人地址: 山东省青岛市黄岛区长江西路66号
- 代理机构: 青岛智地领创专利代理有限公司
- 代理商 种艳丽
- 主分类号: G06F30/27
- IPC分类号: G06F30/27 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06V10/80
摘要:
本发明公开了一种基于高分辨率表征学习的抽油机运行轨迹模拟方法,属于石油工程技术领域,包括如下步骤:构建并联多分辨率网络模型;设定模型参数;收集抽油机图像数据集,标注关键点并制作样本集;增强数据集;输入并联多分辨率网络模型进行多分辨率并行卷积;多分辨率融合;输出预测关键点位置热点图;误差反向传播,优化学习器参数;输出抽油机关键点预测热图;模型评价;输出模型在线应用。本发明方法学习到的抽油机关键点高分辨率表示不仅在语义上很强,而且在空间上也很精确。本发明借助多分辨率并联网络,实现关键点热图预测,模拟抽油机运行轨迹,节省油田成本。
公开/授权文献
- CN114492216A 一种基于高分辨率表征学习的抽油机运行轨迹模拟方法 公开/授权日:2022-05-13