公开(公告)号：CN109558633A

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201811265705.0

申请日：2018-10-29

申请人： 中国石油大学(华东)

发明人： 张卫山 ,  徐龙 ,  刘威 ,  王新哲 ,  曾星杰 ,  赵宏伟 ,  李兆桐 ,  袁晓晨 ,  房凯

IPC分类号： G06F17/50 ,  G06K9/62

摘要： 本发明提出了一种基于强化学习与对抗生成网络的智能抽油机参数调整方法，采用深度学习以及强化学习相结合的方式。该算法根据采集到的采集各种油井参数(如三相电流、电压、示功图、冲程、冲次、油压、套压、温度、回压等数据)，以现有的对抽油机电参数的调整作为专家经验，通过对抗模仿学习，实现抽油机电参数的调整，实现一种实时的、动态的、无人值守的智能抽油机。

公开(公告)号：CN109615108A

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201811285473.5

申请日：2018-10-30

申请人： 中国石油大学(华东)

发明人： 张卫山 ,  王新哲 ,  徐亮 ,  尹广楹 ,  赵宏伟 ,  张瑞聪 ,  郑宗超

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提出了一种基于元学习(Meta-Learning)的多任务油田生产动态拟合模型。油田生产任务众多，特性复杂，针对每一类任务每一个油田设计算法模型不现实，因此我们提出了基于元学习的多任务油田生产动态拟合模型。该模型相比与常用的算法模型具有以下优势：该模型适用于多类任务，例如分类、回归以及强化学习等；该模型适用于当前常用的多种模型，例如CNN、DNN等；该模型在数据集较少的情况下表现优于常见的模型，模型训练速度快，通过较少次数的梯度下降就可以到达很好的效果；该模型针对油田任务提出了一种通用的表达方式。该模型分为训练阶段与运行测试阶段：训练阶段，通过不同井的生产数据，调整模型参数，找到每口井的敏感参数，从而得到较好的油田生产动态模型；运行阶段，针对不同类型的任务，可以较好的实现某口井的生产动态预测任务(回归)，井下故障预测任务(分类)，或者其他任务。