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公开(公告)号：CN104808647B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201510100871.5
申请日：2015-03-07
Applicant: 东北石油大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种无线网络环境下抽油机井的故障检测方法，方法包括：建立抽油机井机理模型，抽油机井机理模型为井非线性耦合模型；利用数学工具对抽油机井的工作环境和网络环境进行分析，结合油机井机理模型，建立抽油机井的非线性时变动力学模型；对抽油机井的非线性时变动力学模型进行模糊化处理，得到抽油机井的模糊切换系统模型；依据抽油机井的模糊切换系统模型设计故障检测滤波器；利用故障检测滤波器，对抽油机井进行故障检测，并对故障大小进行评估。本发明提供的无线网络环境下抽油机井的故障检测方法，可以提高抽油机井故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119784856A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510273203.6
申请日：2025-03-10
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06T7/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T3/4053 , G06T7/13 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供了一种基于大视场鱼眼镜头的高精度快速相机标定方法及系统，属于计算机视觉和图像处理领域。为了解决现有大视场鱼眼镜头标定方法存在标定精度低、评价指标单一的问题。本发明集成了图像超分辨率、图像分割、角点检测、角点排序、标定模型、客观评价指标的改进方法，能够极大程度上缩短拍摄取图所需时间，降低对图像质量要求的同时提升整体方法的鲁棒性，降低对标定参照物的硬件要求，提升标定精度的同时降低了模型求解的所需时间。
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公开(公告)号：CN118884525B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411376561.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G01V1/28 , G01V1/32 , G06F18/2131 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于TX‑FK域信息的微地震初至智能拾取方法，涉及地球物理技术领域，包括：对微地震数据进行处理获得TX域数据，基于所述TX域数据获得FK域数据；构建组合U‑net模型，所述组合U‑net模型用于微地震初至智能拾取；基于所述TX域数据和所述FK域数据训练所述组合U‑net模型，获得训练好的组合U‑net模型；将待拾取的微地震数据经过处理后输入所述训练好的组合U‑net模型，获得输出结果，对所述输出结果进行处理获得拾取结果，完成微地震初至拾取。本发明具有较好的抗噪能力，能够在低信噪比情况下拾取得到具有较高精度的微地震初至信息。
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公开(公告)号：CN119126214A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411612818.9
申请日：2024-11-13
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明公开了一种纵波、转换波叠前地震数据智能匹配方法，属于勘探地球物理领域，该方法包括以下步骤：对真实纵波地震数据和真实转换波地震数据进行预处理得到标准转换波地震数据和纵波时间域的真实转换波地震数据；将所述纵波时间域的真实转换波地震数据进行分段处理得到分段转换波地震数据；构建神经网络模型，将所述分段转换波地震数据的端点时间向量输入所述神经网络模型得到调整时间后的转换波地震数据；基于所述标准转换波地震数据和调整时间后的转换波地震数据更新所述神经网络模型参数得到最终的转换波地震数据。
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公开(公告)号：CN118625382B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411110634.2
申请日：2024-08-14
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于获得页岩油藏弹性参数的VTI介质数据驱动地震AVO反演方法，属于地球物理技术领域，包括以下步骤：基于Transformer网络和卷积神经网络，构建TransU‑net模型；对井旁道叠前地震数据进行叠加，获得角度叠加地震数据构成样本输入；对测井数据进行增广处理，构成样本输出；基于样本输入和样本输出构成训练样本，基于训练样本对TransU‑net模型进行训练；基于训练后的TransU‑net模型获得反演弹性参数和各向异性参数。本发明可缓解反演对低频各向异性参数和以各向异性参数为样本输出的训练样本的依赖，提高页岩油藏弹性参数反演精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118797980A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410449534.6
申请日：2024-08-06
Applicant: 东北石油大学三亚海洋油气研究院
IPC: G06F30/23 , G06F17/13 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种面向类不平衡数据场景的数模双驱动油气管网故障诊断方法及系统，涉及油气管网的故障诊断领域，旨在解决当前智能故障诊断模型在处理油田类不平衡数据集时所面临的过拟合问题，以及降低误报和漏报的风险。主要步骤如下：深入理解油气在管网中运动时负压波的传播和衰减机理，建立反映管网运行状态的负压波衰减物理模型；基于长短时记忆网络构建适用于处理时间序列数据的深度生成对抗模型；设计合理的串‑并联机制融合物理模型以及数据驱动模型，构建混合生成对抗模型；使用训练好的混合生成对抗模型生成管网故障数据，平衡原始训练集；训练智能故障诊断模型，实现管道故障类型识别。本发明同时考虑和整合来自物理模型的先验知识和数据驱动模型的学习能力，与单纯的数据驱动模型相比，物理模型所含的管网先验知识能够缩小参数空间搜索域，减少估计参数量，提高深度生成模型的可解释性与泛化性能，同时提升生成故障数据的物理合理性与特征可区分性，从而有效克服类不平衡数据集对诊断模型性能的负面影响，进而提升管道智能故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN118784113A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410760435.X
申请日：2024-06-13
Applicant: 东北石油大学
IPC: H04B17/391 , G06N3/082 , G06N3/04 , H04B17/40 , H04Q9/00
Abstract: 本发明一种基于神经网络和不完全观测下非线性系统的远程状态估计方法、系统及存储介质，属于网络控制领域，为解决现有方法忽略线性化带来的误差以及信号衰弱、测量野值等影响状态估计器的估计精度的问题。本发明在传感器和估计器之间设置放大‑转发中继器对信号进行放大转发；并对转发后的信号采用野值剔除算法对信号中野值进行剔除；引入神经网络逼近系统中非线性部分；输入前一时刻的状态估计值、权值估计值、状态估计误差协方差矩阵上界、权值估计误差协方差矩阵上界、状态协方差矩阵上界和测量协方差矩阵上界；构建基于神经网络的递推估计器，并构建神经网络的权值的更新模型；实现基于神经网络的非线性系统的远程状态估计。
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公开(公告)号：CN118570797A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410562542.1
申请日：2024-05-08
Applicant: 东北石油大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于改进Swin Transformer的砂岩显微图像分类方法及系统，涉及基于人工智能的地质与油气勘查领域。本发明是针对砂岩图像本身的复杂纹理特性、类别间的微妙差异以及训练样本分布的不均衡性，利用现有的深度学习方法无法进行对砂岩显微图像进行准确分类的问题而提出的。本发明通过改进Swin‑Transformer框架并引入三个关键技术模块：空间自适应增强模块、局部感知块以及平衡自适应机制，有效应对了传统深度学习方法在砂岩显微图像分类任务中遇到的主要问题。这些模块的综合运用不仅增强了模型对砂岩显微图像中细微特征的捕获能力，还优化了模型在处理不同砂岩类别图像时的分类精度，并在处理样本不平衡问题上展示出了更佳的泛化能力。本发明不仅显著提升砂岩显微图像的自动分类性能，还能为地质图像处理和分析领域带来新的技术方案和研究思路。
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公开(公告)号：CN113932158B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111243770.5
申请日：2021-10-25
Applicant: 东北石油大学
IPC: F17D5/06
Abstract: 本发明涉及的是一种长输管道泄漏信号的采集传输装置，它包括多源传感器模块、远程数据采集传输终端；多源传感器模块包含压力变送器、火焰传感器、电磁流量计和振动传感器，长输管道的进口和出口两端均设置压力变送器和电磁流量计，在长输管道上等距离间隔成对安装振动传感器和火焰传感器；远程数据采集传输终端包括核心处理器、北斗模块、物联网模块、报警模块和电源模块,北斗模块通过接受北斗卫星的广播星历得到地理位置和时间戳，并将其信息授予核心处理器；核心处理器中通过一种多源传感器数据信号降噪方法对数据进行降噪处理。本发明采用多源传感器模块能够增加可用于分析管道状况的指标，提高对长输管道泄漏的监测强度和管道的数字化程度。
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公开(公告)号：CN118101489A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410110941.4
申请日：2024-01-25
Applicant: 东北石油大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/142 , H04L43/50
Abstract: 本发明提出一种基于异步编码解码机制的非线性网络化系统的状态估计方法、系统及存储介质，属于网络控制领域，为解决现有方法忽略编码解码机制的量化误差及过程中存在的延迟，影响状态估计器的估计精度的问题。包括如下过程：建立含有异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统动态模型；在j+1时刻输入j时刻的状态估计值#imgabs0#和估计误差协方差矩阵上界Θj|j，生成2nx+1个Sigma点，其中nx为状态向量的维数；根据生成的Sigma点，计算非线性函数的数值雅可比矩阵，将非线性网络化系统近似为线性化系统；计算量化误差统计特性，对误差进行消除；求解估计器增益矩阵，实现异步编码解码机制的具有方差约束的非线性网络化系统状态估计。
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