-
公开(公告)号：CN110363337B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201910565209.5
申请日：2019-06-27
申请人： 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种基于数据驱动的抽油机量油方法及系统，其中，该方法包括：获取油田多口井的历史数据；将地面示功图数据转换为示功图图像的数据集；将示功图图像的数据集划分为训练集与测试集；选择多个回归模型作为候选预测模型，利用训练集训练候选预测模型，结合真实产液量数据，对候选预测模型进行示功图到产液量的映射学习，获得抽油机井产液量预测模型；将油田抽油机井获取的实时地面示功图数据，输入至抽油机井产液量预测模型，计算得到对应的产液量。该方法和系统能有效的提高预测产液量的精确度，具有在线运算成本低、预测精度高、泛化能力强等特点。
-
公开(公告)号：CN110363337A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910565209.5
申请日：2019-06-27
申请人： 中国石油大学(北京)
摘要： 本发明提供了一种基于数据驱动的抽油机量油方法及系统，其中，该方法包括：获取油田多口井的历史数据；将地面示功图数据转换为示功图图像的数据集；将示功图图像的数据集划分为训练集与测试集；选择多个回归模型作为候选预测模型，利用训练集训练候选预测模型，结合真实产液量数据，对候选预测模型进行示功图到产液量的映射学习，获得抽油机井产液量预测模型；将油田抽油机井获取的实时地面示功图数据，输入至抽油机井产液量预测模型，计算得到对应的产液量。该方法和系统能有效的提高预测产液量的精确度，具有在线运算成本低、预测精度高、泛化能力强等特点。
-
公开(公告)号：CN110838155A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911037328.X
申请日：2019-10-29
申请人： 中国石油大学(北京)
摘要： 本发明提出了一种抽油机地面示功图全复现方法及系统，其中，该方法包括：获取油田多口井的历史数据；将抽油机电流数据转换为电流数据集，并进行划分，得到训练集、验证集及测试集；利用训练集训练候选预测模型，结合真实地面示功图数据，对候选预测模型进行电流数据到示功图的映射学习，获得抽油机示功图预测模型；采集油田抽油机的实时电流数据，并输入至抽油机示功图预测模型，得到对应的地面示功图。该方法及系统可以利用大量标注电流数据自动生成抽油机井地面示功图预测模型，并根据抽油机井实时电流数据，快速生成对应的地面示功图，整个过程运算成本低、预测精度高、泛化能力强，为准确把握油井地层情况提供了强有力的数据支撑。
-
公开(公告)号：CN109446735A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811547391.3
申请日：2018-12-18
申请人： 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明提供了一种模拟测井数据的生成方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，涉及智能钻井技术领域。该系统包括测井数据获取模块，用于获取测井数据；矩阵数据确定模块，用于根据所述测井数据通过广角眼机制得到矩阵数据；模拟数据生成模块，用于基于生成对抗网络根据所述矩阵数据生成模拟测井数据。本发明基于少量真实的随钻测井数据，并考虑一定随机性，可以快速生成大量不同的测井数据，从而为广大导钻算法模型提供了有效数据集，可以验证算法的鲁棒性，减少了模型在实际应用中的盲目性，降低了风险，对生产及环境分析起到了指导作用，具有重大的经济与社会效益。
-
公开(公告)号：CN109671132A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811456781.X
申请日：2018-11-30
申请人： 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G06T11/20
摘要： 本说明书实施例公开了一种基于色域特征的曲线数据采集方法、装置及系统。所述方法包括：从测井曲线图中选取预处理区域，所述预处理区域至少包含所述测井曲线的一部分；从所述预处理区域中去除干扰数据，所述干扰数据至少包括网格线数据、背景色数据；获取去除干扰数据后的预处理区域中像素的颜色特征数据，基于所述颜色特征数据确定像素特征搜索范围；从所述测井曲线图中获取符合所述像素特征搜索范围的像素点集合，确定提取的测井曲线数据。利用本说明书实施例可以快速准确识别带色域特征的曲线，从而获取高精度数据。
-
公开(公告)号：CN116452458A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310439864.2
申请日：2023-04-23
申请人： 中国石油大学(北京)
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/776
摘要： 本申请公开了一种成像测井中空白条带的填充方法、装置以及介质，应用于油气资源勘探开发领域。该方法先获取待填充的测井电成像，然后标记出待填充的测井电成像中的空白条带区域以及非空白条带区域，最后将标记后的测井电成像输入模型中以得到填充后的测井电成像。神经网络图像填充模型会生成一个充满噪声的图像并进行迭代，得到新的测井电成像，使待填充的测井电成像的非空白条带区域与新的测井电成像对应的区域一致，此时新的测井电成像中与待填充的测井电成像的空白条带区域对应的区域也会生成图像，实现了原空白条带区域的填充。相较于传统算法，本申请基于深度模型进行填充，速度更快、效果更好，能够完成长段电成像图像的空白条带填充。
-
公开(公告)号：CN109446735B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201811547391.3
申请日：2018-12-18
申请人： 中国石油大学(北京)
摘要： 本发明提供了一种模拟测井数据的生成方法、系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，涉及智能钻井技术领域。该系统包括测井数据获取模块，用于获取测井数据；矩阵数据确定模块，用于根据所述测井数据通过广角眼机制得到矩阵数据；模拟数据生成模块，用于基于生成对抗网络根据所述矩阵数据生成模拟测井数据。本发明基于少量真实的随钻测井数据，并考虑一定随机性，可以快速生成大量不同的测井数据，从而为广大导钻算法模型提供了有效数据集，可以验证算法的鲁棒性，减少了模型在实际应用中的盲目性，降低了风险，对生产及环境分析起到了指导作用，具有重大的经济与社会效益。
-
-
-
-
-
-
搜索结果
7 条记录 (耗时 0.035 秒)
