-
公开(公告)号：CN118211487B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410437155.5
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种输油管道初凝仿真方法、装置、设备及介质，涉及深度学习技术领域，包括构建原油流变特性、基础水‑热力特性及管道停输再启动过程温度场变化特性的输油管道初凝仿真物理模型；确定不同工况下输油管道的运行状态数据，与预处理后的实时数据对比分析，得到输油管道初凝数据；与输油管道初凝仿真物理模型耦合，计算总损失函数；判断总损失函数是否小于预设阈值，若小于，利用物理信息神经网络对输油管道初凝仿真物理模型训练，得到基于物理信息神经网络的输油管道初凝仿真物理模型；对实际输油管道数据仿真，得到仿真结果。本申请能提高输油管道运输安全性和效率，适应不同原油性质、管道结构及运行环境变化，降低初凝事故发生概率。
-
公开(公告)号：CN118861844A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410532966.3
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/20 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F17/11 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了天然气站场工作状态概率值确定方法、装置、设备及介质，涉及计算机技术领域，包括：获取天然气站场中的设备故障统计信息，以便基于所述设备故障统计信息确定马尔科夫过程中的控制方程；基于所述控制方程构建目标神经网络模型，并对所述目标神经网络模型进行预设训练并执行预设梯度校准操作，以得到训练后神经网络模型；所述预设训练包含前馈传播以及反向传播；将当前天然气站场的当前设备信息输入所述训练后神经网络模型，以得到对应的工作状态概率值。本发明基于物理信息的神经网络训练，引入物理融合神经网络提升计算效率，引入梯度修正提升网络训练与收敛的稳定性，进而提高工作状态概率值计算的高效性、稳定性与准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118211487A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410437155.5
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种输油管道初凝仿真方法、装置、设备及介质，涉及深度学习技术领域，包括构建原油流变特性、基础水‑热力特性及管道停输再启动过程温度场变化特性的输油管道初凝仿真物理模型；确定不同工况下输油管道的运行状态数据，与预处理后的实时数据对比分析，得到输油管道初凝数据；与输油管道初凝仿真物理模型耦合，计算总损失函数；判断总损失函数是否小于预设阈值，若小于，利用物理信息神经网络对输油管道初凝仿真物理模型训练，得到基于物理信息神经网络的输油管道初凝仿真物理模型；对实际输油管道数据仿真，得到仿真结果。本申请能提高输油管道运输安全性和效率，适应不同原油性质、管道结构及运行环境变化，降低初凝事故发生概率。
-
公开(公告)号：CN118154847A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410323451.2
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本申请公开了一种基于目标检测的关键元器件识别方法、装置、设备及介质，涉及无人值守油气站场工艺流程图的关键元器件识别技术领域，包括获取无人值守油气场工艺流程图关键元器件的原始数据集；按照数据集扩充方法对原始数据集扩充，得到扩充后的原始数据集，对扩充后的原始数据集进行标注，得到目标数据集；将目标数据集划分，引入混合域注意力机制和可变性卷积对预设的目标检测算法进行改进，以得到改进后的目标检测算法；获取当前关键元器件图像，利用改进后的目标检测算法对当前关键元器件图像进行识别，得到与当前关键元器件图像对应的关键元器件。本申请能够保证无人值守站场在各种条件下能稳定运行，提高关键元器件的识别效率和准确性。
-
公开(公告)号：CN119647837A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411661650.0
申请日：2024-11-20
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及一种天然气长期需求量预测方法、系统、处理设备及存储介质，其特征在于，包括：获取待测区域的部分历史天然气需求量的时间序列数据；对获取的时间序列数据进行编码后输入至预先训练好的天然气需求量预测大模型中，生成待测区域的天然气需求量预测结果；其中，所述天然气需求量预测大模型基于若干包括天然气需求量的时间序列数据对大语言模型进行训练得到，本发明结合大语言模型的上下文学习能力，能够灵活适应天然气需求市场的突发变化和波动，提供动态调整和优化的预测结果，可以广泛应用于天然气领域中。
-
公开(公告)号：CN119442180A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411549856.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种原油管道流动特性挖掘方法、系统、处理设备及存储介质，其特征在于，包括：基于预先构建的基本符号库，结合大语言模型和符号回归方法，建立待测原油管道的管输原油流动特性表征模型的候选集；基于表征模型质量的评分标准，对管输原油流动特性表征模型的候选集进行评分，并基于评分结果，优化和迭代管输原油流动特性表征模型的结构，得到待测原油管道最优的管输原油流动特性表征模型，本发明能够快速、准确地提取流动特性模型，大幅减少了实验数据和模型构建的时间和成本，可以广泛应用于原油管道流动特性分析领域中。
-
公开(公告)号：CN118332433A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410462636.1
申请日：2024-04-17
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种油气站场可靠性评价方法，包括：建立基于DETR模型的站场工艺流程图关键元件识别模型；获取油气站场工艺流程图，利用站场工艺流程图关键元件识别模型对油气站场工艺流程图进行关键元件识别，得到识别结果；根据识别结果和关键元件的功能连接拓扑构建站场的故障树模型；根据故障树模型构建基于变结构动态贝叶斯网络的站场系统动态可靠性评价模型；利用站场系统动态可靠性评价模型对油气站场工艺流程图对应的目标站场进行可靠性评价，得到可靠性评价结果。本申请可实现油气站场运行可靠性的高效、动态评价。本申请还提供一种油气站场可靠性评价系统、存储介质和电子设备，具有上述有益效果。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.049 seconds)
