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公开(公告)号：CN113469572A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110831887.9
申请日：2021-07-22
申请人： 西南石油大学 , 四川铭学智能技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明提出一种海上平台的电气设备标杆选择技术，涉及变压器和海底电缆技术领域。本发明能够专家对设备属性权重的打分，利用建立层次模型选择出标杆设备。包含三个步骤：参数采集，专家赋权，层次分析。本发明对标杆设备的选择不仅仅依赖于数据的内部性质，还取决于专家对权重的赋值，提高了结果的准确性。仅需要专家针对每种设备为属性权重进行赋值，后续的过程中无需再设置超参数，过程简单。不需要大量的实验，所需的属性数据由监测器采集得到。
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公开(公告)号：CN113468764A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110831882.6
申请日：2021-07-22
申请人： 西南石油大学 , 四川铭学智能技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于基于时间序列的海缆状态预测方法，属于人工智能领域，包含以下步骤：步骤1：建立海缆状态变量预测模型；步骤2：实现海缆状态单变量和多变量综合预测。本发明根据海缆工作理论分析和相关实验结果，利用海缆状态变量预测模型充分挖掘海缆的历史状态信息，实现了对海缆未来状态的预测，说明了利用人工智能方法进行海缆状态预测的适用性和有效性。
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公开(公告)号：CN118134460A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410360331.X
申请日：2024-03-27
申请人： 西南石油大学
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L67/12 , H04L41/12 , H04L41/14 , G16Y10/35 , G16Y20/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/40
摘要： 本发明属于燃气网络监测技术领域，公开了一种基于深度学习的燃气数字孪生监测方法及平台。所述的方法包括如下步骤：根据燃气网络的网络基础数据，构建对应的网络拓扑静态模型和设备动态模型；使用深度学习算法，构建对应的设备故障诊断数据模型；使用深度学习算法，构建对应的设备故障定位数据模型；整合网络拓扑静态模型、设备动态模型、设备故障诊断数据模型以及设备故障定位数据模型，构建对应的燃气数字孪生模型；使用燃气数字孪生模型，对燃气网络进行实时监测，并得到对应的实时监测结果。本发明解决了现有技术存在的成本高、效率低、缺乏全面准确的监测、安全性和实用性低的问题。
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公开(公告)号：CN116070146B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310037304.4
申请日：2023-01-10
申请人： 西南石油大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了融合迁移学习的孔隙结构分析方法，属于人工智能领域，本发明的有益效果：本发明根据理论分析和相关实验结果，说明了通过迁移学习思想，与生成对抗网络思想结合，进行深度对抗网络迁移，对孔隙结构分析是有效的。本发明结合生成对抗思想，使得模型在能够对样本准确分类的基础上，无法区分样本来自源域还是目标域，步骤交替进行，直至网络收敛。模型能够有效解决预测油田测井参数稀少的问题，提高了预测的精度。
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公开(公告)号：CN115222019B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202210783129.9
申请日：2022-06-27
申请人： 西南石油大学
IPC分类号： G06N3/0455 , G01V11/00 , G06N3/096 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于测井数据的深度Transformer迁移学习储层参数预测方法，包括：对源域测井数据进行异常值处理，筛选出异常的测井数据。对测井数据进行标准化预处理，有效消除参数间的数量级和量纲影响，减小网络误差，加速收敛及提高模型预测精度。将标准化的数据输入到Transformer迁移学习网络，在特征空间中找到源域与目标域的相关性。最后设计整体网络的损失函数。通过计算源域与目标域测井特征数据分布差异，以及模型对源域测井数据输出预处值和岩心数据的误差。基于损失值反向传播，通过链式法则对网络参数求导，使用随机梯度下降算法更新网络参数。本发明能找到源域和目标域的相似性，将源域的知识传递给目标域，有效解决储层参数预测误差大的难题。
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公开(公告)号：CN115544901B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202211498104.0
申请日：2022-11-28
申请人： 西南石油大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种小样本的稠油工况故障智能识别方法，属于人工智能领域。包含以下步骤：S1：将稠油井数据输入后检测数据是否缺失，使用k最近距离邻法进行缺失值填充；S2：将完备数据输入卷积神经网络提取高维特征；S3：计算特征与其对应类中心之间的角度并存储，得到每个类的类内特征分布；S4：将工况正常类的特征分布传递到工况故障类，重构工况故障类的类内特征分布；S5：训练模型，提升识别精度，本专利从新颖的角度出发，根据重构工况故障类的类内特征分布，可以提高故障识别精度，指导工作人员及时排除故障。
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公开(公告)号：CN109858324B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN201811506145.3
申请日：2018-12-10
申请人： 西南石油大学 , 成都信息工程大学 , 四川品亿科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种语言图文识别系统，包括实体扫描装置，图像提取模块，边缘预识别模块，预分割模块，预标记模块，图片临时存储模块，亮度调节模块，OCR文字识别模块，文字临时存储模块，目标提取模块，图文重组模块，重组图文存储模块。本发明通过获取待分割图像的处理后的灰度图像，采用边缘检测算法，获取处理后的灰度图像中的边缘信息；根据边缘信息提取处理后的灰度图像中的初选目标；在灰度图像中提取初选目标所在的预设区域得到区域图像；对区域图像进行二值化处理得到二值图像；根据二值图像的初选目标，分别从初选目标中提取得到每个区域图像的目标。
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公开(公告)号：CN110659685B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910897296.4
申请日：2019-09-23
申请人： 西南石油大学
摘要： 本发明公开了一种基于统计误差主动学习的井位优选方法，属于人工智能领域，本发明的有益效果：本发明根据理论分析和相关实验结果，说明了利用人工智能方法进行井位优选确实是有效的。本发明建立的实际误差模型证明了一直以来在聚类中默认的性质“距离越近的点，标签一致的可能性越大”的确是存在的。本发明合理使用聚类内部评价指标，将聚类后的数据集分为两类，并且针对其独有的特点选择不同的方案，使主动学习过程不完全依赖于聚类结果的好坏。本发明合理利用聚类后的分布建立的模型，为后续的主动学习样本选择和分裂过程提供理论依旧，并且在一定程度上提升了预测精度。
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公开(公告)号：CN110543983A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910776076.6
申请日：2019-08-22
申请人： 西南石油大学
摘要： 本发明公开了一种煤气井井段预测的代价敏感主动学习方法，属于人工智能领域，选择最具有价值的缺失属性值进行购买，使得总代价最小。其中缺失属性值先由各属性的加权平均值进行填补，由softmax回归计算误分类代价，选择代价最小的填补方式，即为最有价值的缺失属性值。本发明的有益效果：1)本发明可以选出最有价值的属性和样本，减少了多余属性值的购买，降低了总体代价。2)在样本填补过后，将属性值齐全的样本加入初始训练集，可一定程度的提高模型的精确度。3)由于考虑了加权平均值，当数据集缺失率较高时，以加权平均值的填补可以使最终的预测精度提高。
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公开(公告)号：CN109872264A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201811506952.5
申请日：2018-12-11
申请人： 西南石油大学 , 成都信息工程大学 , 四川品亿科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种互动式多语言文化体验系统，包括用于进行多语言文化交流体验的房间，按照多语言文化交流需求布置于房间内的实景，设置于房间的四个内壁上且相互交联的投影幕布，设置于房间内用于投射多语言文化交流体验影像的多个投影仪，设置于房间内的音响装置、无线麦克风和摄像头，设置于房间角落的控制主机，与控制主机连接的语音翻译装置，以及设置于多语言文化交流当地的前端影音互传终端。本发明通过前端影音互传终端为室内传输多语言文化交流当地的实时情况，并通过室内设置的投影仪、音响装置呈现出当地的影音信息状态，同时还利用语音翻译装置解决了交流中语言不通的问题，极大地提高了多语言文化交流的体验水平。
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