公开(公告)号：CN117113764A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311073506.0

申请日：2023-08-24

申请人： 西南石油大学

发明人： 魏纳 ,  张傲洋 ,  李海涛 ,  吴江 ,  张奎 ,  牟磊 ,  徐汉明 ,  裴俊 ,  王鑫伟

IPC分类号： G06F30/23 ,  G06F30/18 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F16/215 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

摘要： 本发明公开了一种基于有限差分法的天然气长输管道水合物预测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：对长输管道生产现场的生产数据进行采集，并进行数据清洗；S2：建立长输管道水合物预测模型；S3：划分长输管道离散网格，并将步骤S1清洗的数据分成运行参数和检验参数，对长输管道水合物预测模型精度进行检验；S4：将待预测长输管道的生产数据按照步骤S1进行处理，并将边界条件输入精度达标的长输管道水合物预测模型中，通过长输管道水合物预测模型输出预测结果。本发明的预测结果能够更加及早的发现长输管道水合物堵塞情况，管理预防生产风险，及时的对水合物运移、聚集、展开防治措施。

公开(公告)号：CN116881720A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310888065.3

申请日：2023-07-19

申请人： 西南石油大学

发明人： 魏纳 ,  张傲洋 ,  李海涛 ,  张奎 ,  吴江 ,  谯意 ,  李聪 ,  王鑫伟 ,  胡海渔 ,  冯安平 ,  吴昭暇

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G06F18/20 ,  G06Q50/02

摘要： 本发明公开了一种基于人工神经网络的气井积液预测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：对气井现场的生产数据进行采集，并运用拉依达准则进行数据预处理；S2：对预处理后的数据进行归一化处理，以消除各因素因量级不同而对预测精度产生影响；S3：建立BP人工神经网络模型，并对BP人神经网络模型进行训练及检验；S4：将待预测气井的生产数据按照步骤S1~S2进行处理，以获得待预测气井的输入集参数，将输入集参数输入步骤S3训练完成的BP人神经网络模型中，通过BP人神经网络模型输出预测结果。本发明的预测结果能够更加及早的发现井底积液情况，管理预防生产风险，及时的对积液气井展开排水采气作业。