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公开(公告)号：CN117995313B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410133513.3
申请日：2024-01-30
Applicant: 东北石油大学 , 东油特思烃(大庆)检测技术有限公司
IPC: G16C20/70 , G06F18/10 , G06N3/0499 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及的是一种利用神经网络预测多源污水沉降分离收油周期的方法，它包括：多源污水体系样本空间的样本特征提取与数据预处理；考虑多源污水聚类类别的油层增长速率预测数据集划分；建立基于神经网络的多源污水沉降分离油层增长速率预测模型：优化多源污水沉降分离油层增长速率预测模型的初始权值矩阵与偏置矩阵；确定多源污水沉降分离的收油周期。本发明解决了含有水驱、化学驱不同驱油方式采出水的多源污水沉降分离时，污水中油珠粒子上浮、碰撞、聚并而形成油层厚度增长过程描述的难题，尤其是解决了考虑多源污水中化学剂组分及其带来水质特性复杂多变，以人工智能算法赋能油田智能化转型背景下科学可靠预测沉降分离收油周期的技术难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117995314A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410133555.7
申请日：2024-01-30
Applicant: 东北石油大学 , 东油特思烃(大庆)检测技术有限公司
IPC: G16C20/70 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/243 , G06N3/0499 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及的是基于机器学习的含聚污水重力式沉降清淤界限预测方法，它包括：含聚污水样本空间的样本数据预处理；含聚污水样本空间中基于主成分分析法的多重特征降维处理；考虑淤泥层增长速率离散性的含聚污水分类预测数据集划分；建立基于交叉熵损失的含聚污水分类多层感知预测模型，含聚污水分类多层感知预测模型由输入层、单层隐含层、输出层组成；定量表征含聚污水重力式沉降清淤界限，通过预测结果最优的含聚污水分类多层感知预测模型对含聚污水重力式沉降清淤界限进行预测。本发明构建含聚污水分类多层感知预测模型，并以清淤周期为指标定量表征含聚污水重力式沉降的清淤界限，解决清淤界限凭靠经验，无法满足油田现场需求的技术难题。
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公开(公告)号：CN117906878A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410148892.3
申请日：2024-02-01
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是一种用于模拟多情景海底埋地输气管道泄漏扩散的装置，它包括可拆卸集气箱、水箱，可拆卸集气箱和水箱均为透明的，水箱置于可拆卸集气箱中，水箱的上部为增压腔，增压腔设置有压力表；水箱的两侧对称设置锥形过渡管，两个锥形过渡管均从可拆卸集气箱伸出，水箱顶设置有自力式调节阀和排气口，定向密封套管沿同一圆周均匀设置多个定向孔，定向密封套管套装在泄漏管道外，泄漏管道上设置泄漏孔，泄漏管道和定向密封套管一同插入到水箱内，泄漏管道和定向密封套管位于水箱的一端均是封闭的泄漏管道的进气口位于水箱外，泄漏管道的定位法兰设置有指向针。本发明实现了海底高压环境构建，实现了海底高压环境下管道泄漏气体扩散状态观测。
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公开(公告)号：CN117995314B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410133555.7
申请日：2024-01-30
Applicant: 东北石油大学 , 东油特思烃(大庆)检测技术有限公司
IPC: G16C20/70 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/243 , G06N3/0499 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及的是基于机器学习的含聚污水重力式沉降清淤界限预测方法，它包括：含聚污水样本空间的样本数据预处理；含聚污水样本空间中基于主成分分析法的多重特征降维处理；考虑淤泥层增长速率离散性的含聚污水分类预测数据集划分；建立基于交叉熵损失的含聚污水分类多层感知预测模型，含聚污水分类多层感知预测模型由输入层、单层隐含层、输出层组成；定量表征含聚污水重力式沉降清淤界限，通过预测结果最优的含聚污水分类多层感知预测模型对含聚污水重力式沉降清淤界限进行预测。本发明构建含聚污水分类多层感知预测模型，并以清淤周期为指标定量表征含聚污水重力式沉降的清淤界限，解决清淤界限凭靠经验，无法满足油田现场需求的技术难题。
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公开(公告)号：CN117906878B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410148892.3
申请日：2024-02-01
Applicant: 东北石油大学
Abstract: 本发明涉及的是一种用于模拟多情景海底埋地输气管道泄漏扩散的装置，它包括可拆卸集气箱、水箱，可拆卸集气箱和水箱均为透明的，水箱置于可拆卸集气箱中，水箱的上部为增压腔，增压腔设置有压力表；水箱的两侧对称设置锥形过渡管，两个锥形过渡管均从可拆卸集气箱伸出，水箱顶设置有自力式调节阀和排气口，定向密封套管沿同一圆周均匀设置多个定向孔，定向密封套管套装在泄漏管道外，泄漏管道上设置泄漏孔，泄漏管道和定向密封套管一同插入到水箱内，泄漏管道和定向密封套管位于水箱的一端均是封闭的泄漏管道的进气口位于水箱外，泄漏管道的定位法兰设置有指向针。本发明实现了海底高压环境构建，实现了海底高压环境下管道泄漏气体扩散状态观测。
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公开(公告)号：CN117995313A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410133513.3
申请日：2024-01-30
Applicant: 东北石油大学 , 东油特思烃(大庆)检测技术有限公司
IPC: G16C20/70 , G06F18/10 , G06N3/0499 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及的是一种利用神经网络预测多源污水沉降分离收油周期的方法，它包括：多源污水体系样本空间的样本特征提取与数据预处理；考虑多源污水聚类类别的油层增长速率预测数据集划分；建立基于神经网络的多源污水沉降分离油层增长速率预测模型：优化多源污水沉降分离油层增长速率预测模型的初始权值矩阵与偏置矩阵；确定多源污水沉降分离的收油周期。本发明解决了含有水驱、化学驱不同驱油方式采出水的多源污水沉降分离时，污水中油珠粒子上浮、碰撞、聚并而形成油层厚度增长过程描述的难题，尤其是解决了考虑多源污水中化学剂组分及其带来水质特性复杂多变，以人工智能算法赋能油田智能化转型背景下科学可靠预测沉降分离收油周期的技术难题。
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