基于双并联神经网络的机器学习的注采连通性确定方法

    公开(公告)号:CN112541571A

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN202011339272.6

    申请日:2020-11-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于双并联神经网络的机器学习的注采连通性确定方法,具体包括以下步骤:步骤一:获取双并联神经网络模型的输入、输出数据,并进行数据预处理,步骤二:构建双并联神经网络,并进行模型训练,步骤三:基于训练完成的双并联神经网络,进行连通性分析,步骤四:利用测试集数据检查模型的泛化能力。本发明具有计算速度快,经济成本低,表征精度高,无需考虑地质静态参数等优点。该网络还可以用于生产预测,对于油田现场调整注采关系,采取堵水调剖措施,以及井网优化等都具有重要的指导意义;通过历史注采数据,可准确计算评估注采动态连通性的演变过程及生产历史内总的连通情况,集成两种连通性分析为一体,可满足实际应用需求。

    基于神经网络敏感性分析的井间连通性判断方法及系统

    公开(公告)号:CN113177319A

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN202110486296.2

    申请日:2021-04-30

    Abstract: 本公开公开的基于神经网络敏感性分析的井间连通性判断方法及系统,包括:获取各注水井的日注入量;向各注水井的日注入量中添加扰动数据,获得各注水井修正后日注入量;将各注水井修正后日注入量输入训练好的神经网络模型中,输出各生产井的日产量;通过各注水井修正后日注入量和各生产井的日产量,获取各注水井与各生产井之间的井间连通系数;根据井间连通系数判断各注水井与各生产井之间的连通状况。实现了对井间连通性的准确判断。

    一种机头带有升降功能的砂轮切割机

    公开(公告)号:CN206169844U

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201621275565.1

    申请日:2016-11-25

    Abstract: 本实用新型公开了一种机头带有升降功能的砂轮切割机,包括第一电机、扣件、转轴、防护罩、砂轮、第一液压杆、控制面板、电路板、第二液压杆、支脚、滑轮、滑轮固定架、第二电机、电磁阀、液压箱、砂轮槽、电磁铁、液压管、切割机底座、红外线传感器和转轴套筒;本实用新型能通过控制面板进行遥控控制开关以及切割,避免切割时对操作人员造成伤害;通过电磁铁对切割过程中产生的铁屑进行吸附或者改变铁屑运动路径,降低了火花对人造成烫伤的可能性;砂轮机头能通过液压杆控制升降速度,能更好的保证切割后切割物的质量;本实用新型安装有通过液压杆控制高度的滑轮,保证该切割机需要移动时能灵活移动,同时又能保证切割机工作时的稳定性。

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