[发明专利]石油生产智能管理系统及其方法

权利要求书

1.一种石油生产智能管理系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于获取过去一个月内各天的井口压力值、油井产量值以及排水量值；压力产量关联模块，用于将所述各天的井口压力值和油井产量值分别按照时间维度排列为压力输入向量和油井产量输入向量后，计算所述压力输入向量和所述油井产量输入向量之间的压力-产量关联输入矩阵；油水关联模块，用于将所述各天的油井产量值和排水量值分别按照时间维度排列为所述油井产量输入向量和排水量输入向量后，计算所述排水量输入向量和所述油井产量输入向量的油水关联输入矩阵；压力产量关联特征提取模块，用于将所述压力-产量关联输入矩阵通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到压力-产量关联特征向量；油水关联特征提取模块，用于将所述油水关联输入矩阵通过作为过滤器的第二卷积神经网络模型以得到油水关联特征向量；关联编码模块，用于计算所述压力-产量关联特征向量和所述油水关联特征向量之间的关联特征矩阵；双向注意力模块，用于将所述关联特征矩阵通过双向注意力机制模块以得到分类特征矩阵；降维优化模块，用于对所述分类特征矩阵进行降维优化以得到优化分类特征矩阵；以及管理结果生成模块，用于将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示该油井的开发程度为高、中或低。

2.根据权利要求1所述的石油生产智能管理系统，其特征在于，所述压力产量关联模块，用于：计算所述油井产量输入向量的转置向量与所述压力输入向量之间的乘积以得到所述压力-产量关联输入矩阵。

3.根据权利要求2所述的石油生产智能管理系统，其特征在于，所述油水关联模块，用于：计算所述油井产量输入向量的转置向量与所述排水量输入向量之间的乘积以得到所述油水关联输入矩阵。

4.根据权利要求3所述的石油生产智能管理系统，其特征在于，所述压力产量关联特征提取模块，包括：使用所述第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行沿通道维度的各个特征矩阵的均值池化处理以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述压力-产量关联特征向量，所述第一卷积神经网络模型的第一层的输入为所述压力-产量关联输入矩阵。

5.根据权利要求4所述的石油生产智能管理系统，其特征在于，所述油水关联特征提取模块，包括：使用所述第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行沿通道维度的各个特征矩阵的均值池化处理以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第二卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述油水关联特征向量，所述第二卷积神经网络模型的第一层的输入为所述油水关联输入矩阵。

6.根据权利要求5所述的石油生产智能管理系统，其特征在于，所述关联编码模块，包括：以如下关联公式计算所述压力-产量关联特征向量和所述油水关联特征向量之间的关联特征矩阵；其中，所述关联公式为：其中，表示所述压力-产量关联特征向量，表示所述压力-产量关联特征向量的转置向量，表示所述油水关联特征向量，表示所述关联特征矩阵，表示矩阵相乘。

7.根据权利要去6所述的石油生产智能管理系统，其特征在于，所述双向注意力模块，包括：池化单元，用于将所述关联特征矩阵分别沿着水平方向和垂直方向进行池化以得到第一向池化向量和第二向池化向量；关联单元，用于对所述第一向池化向量和所述第二向池化向量进行关联编码以得到双向关联矩阵；权重计算单元，用于将所述双向关联矩阵输入Sigmoid激活函数以得到双向关联权重矩阵；以及权重施加单元，用于计算所述双向关联权重矩阵和所述关联特征矩阵之间的按位置点乘以得到所述分类特征矩阵。