[发明专利]基于GRU的电潜泵产量预测方法

权利要求书

1.一种基于GRU的电潜泵产量预测方法，其特征在于按以下步骤进行：

步骤一、收集由电潜泵历史生产数据以及历史工作环境数据构成的历史数组；

所述历史数组包括每次计量时的油压、套压、回压、井口温度、井底流压、三相电压、三相电流、泵入口温度、泵出口温度、泵入口压力、泵出口压力、泵电流、泵电压、泵扭矩电流、产油量；

步骤二、数据清洗

剔除油压、套压、回压、井口温度、井底流压、三相电压、三相电流、泵入口温度、泵出口温度、泵入口压力、泵出口压力、泵电流、泵电压或泵扭矩电流为空的历史数组；并用零填充产油量为空的历史数组；

步骤三、数据标注，将产油量作为目标变量；

步骤四、数据标准化

将油压、套压、回压、井口温度、井底流压、三相电压、三相电流、泵入口温度、泵出口温度、泵入口压力、泵出口压力、泵电流、泵电压、泵扭矩电流分别进行标准化处理；

步骤五、数据拆分，将数据拆分为训练集、测试集；

步骤六、模型训练

基于训练集选择门控循环单元作为训练模型，并基于测试集进行验证，对比训练集、测试集模型指标，进行模型迭代优化，当模型的测试集指标达到终止条件，输出预测模型；

步骤七、产量预估

采集实时数据，将其输入所述预测模型，得到预测产量。

2.根据权利要求1所述的基于GRU的电潜泵产量预测方法，其特征在于：所述步骤二中，同时剔除三相电流小于0、三相电压小于800V或井口温度大于100℃的历史数组。

3.根据权利要求1所述的基于GRU的电潜泵产量预测方法，其特征在于：所述步骤四中，按照如下公式①对所有数据进行Z-score标准化：

其中：

为标准化后的数据；

x_i为待标准化的数据；

为待标准化数据的特征列均值；

为待标准化数据的特征列标准差。

4.根据权利要求1所述的基于GRU的电潜泵产量预测方法，其特征在于：所述步骤五中，将同一计量周期内的所有所述历史数组作为计量数组包，并按计量周期的顺序分别将所述计量数组包依次间隔划分为所述训练集和所述测试集。

5.根据权利要求1所述的基于GRU的电潜泵产量预测方法，其特征在于：将所述预测模型部署并发布为异步服务方式：用户通过Rest API，输入实时数据调用服务，输出预测产量。