[发明专利]一种基于LSTM神经网络的抽油机井检泵周期预测方法在审
| 申请号： | 202110018564.8 | 申请日： | 2021-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN112832744A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 张威;张晓东;王栩颖 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | E21B47/008 | 分类号： | E21B47/008;F04B51/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明设计了一种基于LSTM神经网络的抽油机井检泵周期预测方法，涉及油井检测技术领域。该方法包括获取抽油机井检泵周期样本数据集；通过线性回归对所述样本的多个特征参数进行优选，优选出影响抽油机井检泵周期的多个主控因素；训练基于LSTM神经网络的抽油机井检泵周期预测模型；根据训练好的模型获得检泵周期预测结果。本发明为了解决现有抽油机检泵周期预测模型中根据作业经验选取主控因素，且只考虑特征参数与检泵周期之间的静态关系，忽略了特征参数之间在时间上的连续变化性的问题，通过线性回归对特征参数进行优选，并训练LSTM神经网络进行预测，具有预测检泵周期较为准确的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 神经网络 抽油机 井检泵 周期 预测 方法 | ||
【主权项】：
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