公开(公告)号：CN117907192A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410089322.1

申请日：2024-01-22

申请人： 北京大学 ,  北京大学鄂尔多斯能源研究院

发明人： 任卫凯 ,  宋洁 ,  金之钧 ,  王剑晓 ,  高锋 ,  吴林翰

IPC分类号： G01N15/08 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及石油工业领域，尤其涉及一种基于注意力深度网络的油气水三相流空隙率测量方法，包括：S1、获取待检测的油气水三相流的超声能量衰减信号；S2、将所述待检测的油气水三相流的超声能量衰减信号输入至训练后的油气水三相流空隙率测量网络中，获取油气水三相流空隙率的预测结果；所述油气水三相流空隙率测量网络包括：卷积模块、注意力模块、LSTM模块；所述注意力模块将输入特征分为五个长度相同的原始特征片段，对不同特征分配权重，获取经过注意力机制加权并经过全局Flatten拼接后的特征序列。本发明的方法有效地弥补模型未能较好区分时序特征重要程度差异性的不足，提高了油气水三相流空隙率测量精度。