公开(公告)号：CN118857430A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202310459584.8

申请日：2023-04-26

申请人： 大庆油田有限责任公司 ,  中国石油天然气股份有限公司 ,  大庆油田设计院有限公司

发明人： 王秋红 ,  赵雪峰 ,  罗再扬 ,  陈亮 ,  韩春红 ,  朱安庆 ,  陈庆润 ,  肖桂丹 ,  马庆万 ,  程少伟

IPC分类号： G01F25/10 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/126 ,  G06F111/06 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

摘要： 本发明公开了一种基于优化测试矩阵的流量计装置测试点选取方法，采集不同状态下的多相流参数与测试选点作为训练数据和测试数据，建立人工神经网络与遗传算法结合模型，神经网络的性能由训练结果的均方误差值体现采用智能学习算法对测试评价矩阵实现优化，减少重复测试点的选取，最大程度增加测试点覆盖范围，实现测试点的自动选取，减少人为因素影响，更有针对性地分析流量计计量性能的影响因素，提高流量计测试评价的可靠性。本发明使标准装置在评价时更具有智能化、数字化特点，测试评价结果更加科学合理。

公开(公告)号：CN118837533A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202310436557.9

申请日：2023-04-23

申请人： 大庆油田有限责任公司 ,  中国石油天然气股份有限公司 ,  大庆油田设计院有限公司

发明人： 王泽来 ,  韩春红 ,  赵雪峰 ,  刘建发 ,  冯明涛 ,  朱安庆 ,  陈庆润 ,  肖桂丹 ,  马庆万 ,  瞿佳

IPC分类号： G01N33/28 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0895 ,  G06N7/01

摘要： 本发明公开了一种基于半监督门控神经网络原油高含水分析仪异常识别方法，采用贝叶斯变点检测方法，判断含水分析仪的具体工作模态；采集不同模态下的训练数据、测试数据以及间隔取样的校验数据，建立半监督门控循环神经网络模型，其损失函数为预测误差和校验误差的加权和，利用帕累托最优算法计算各个误差的权重。运用训练后的半监督门控循环神经网络对测试数据进行预测，再利用动态误差阈值算法对异常值进行识别，以此判断含水分析仪是否产生异常；在发现异常时报警，为含水分析仪的准确测量提供有效支持。能够有效利用历史测量信息和校核信息，实现含水分析仪全天候的在线异常识别。