公开(公告)号：CN116861727A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310704796.8

申请日：2023-06-14

Applicant: 常州大学

Inventor： 王相 ,  丁阳阳 ,  芮城 ,  陈林 ,  邵志伟

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的油藏高效数值计算优化方法及系统，方法包括：确定节点暂态频率变化率指标；构建分区电网预想故障集；获取分区电网内各节点暂态频率变化率最大值集合；根据系统当前的故障防御体系确定频率安全约束边界，并以安全约束获取临界惯量；依据临界惯量获得各分区电网临界动能，计算各分区电网传统同步机组开机约束，获得分区电网内新能源最大可接入功率值。本发明结合频率安全约束要求，评估系统临界惯量及动能水平，从而获得频率安全约束下的分区内常规机组最小开机约束及新能有最大可接入量，考虑频率时空分布特性，评估网内临界惯量水平及估算新能源最大可接入量提供技术支撑，有助于改善系统频率特性，提升电网安全稳定水平。

公开(公告)号：CN117709738A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311472272.7

申请日：2023-11-07

Applicant: 常州大学

Inventor： 王相 ,  陈林 ,  丁阳阳 ,  邵志伟 ,  芮诚 ,  褚宪翔

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q50/02 ,  G06Q10/0635 ,  G06F18/22 ,  G06F18/23

Abstract: 本申请涉及油气田开发技术领域，公开了一种基于风险效用函数的相似井的量化评价方法及装置，所述方法获取包括多套举升系统设计方案油井量化评价数据集，举升系统设计方案包括地质开发特征数据和举升系统运行效果数据。从油井量化评价数据集中选取多个地质开发特征数据，构建相似井聚类算法。并利用相似井聚类算法进行计算，确定相似井。从油井量化评价数据集中选取多个举升系统运行效果数据，构建效果评分算法，并利用效果评分算法获得相似井的量化评价值。最后，采用风险效用函数计算相似井与目标井之间的相似度，以及相似井的量化评价值，获得综合量化评分，可以准确地确定与目标井相似度高，且运行效果较好的油井对应的举升系统设计方案。

公开(公告)号：CN117036771A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310747344.8

申请日：2023-06-25

Applicant: 常州大学

Inventor： 王相 ,  邵志伟 ,  何岩峰 ,  芮诚 ,  丁阳阳 ,  陈林

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/74

Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的示功图特征提取方法及系统，涉及石油开采故障诊断技术领域，包括构建示功图图像数据集；构建全卷积神经网络模型，模型输入和输出均为示功图图像；对模型进行预训练，训练的评价指标为判断模型输出和输入的示功图图像之间的相似性；采用网格搜索对模型进行超参数优化，优化模型的提取能力；截取模型的卷积阶段作为示功图特征提取器。本发明示功图特征提取方法，避免了大量样本直接学习的性能差、速度慢，模型优化难度大的问题。在后续建立依据示功图进行油井故障诊断的问题中只需要依靠少量标记样本就可以满足模型学习的需求，降低了样本标记和模型优化时一定的人力和时间成本并提高了示功图识别的准确率。

公开(公告)号：CN116227733A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310314553.3

申请日：2023-03-28

Applicant: 常州大学

Inventor： 王相 ,  李顶 ,  丁阳阳 ,  陈林

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的推荐油井工作制度方法及装置，包括：通过油藏数值模拟模型获取油藏属性的整体数据矩阵，并对数据矩阵进行预处理，得到第一油井地质开发特征数据集；基于第一油井地质开发特征数据集，并结合工作制度生成第二油井地质开发特征数据集，利用图像增强技术对第二油井地质开发特征数据集进行扩充；基于油井工作制度构建实践网路模型，通过扩充后的第二油井地质开发特征数据集训练实践网路模型；通过启发式算法调用训练后的实践网络模型得到最优工作制度。本发明以强化学习为辅，根据启发式算法调用训练后的面向推荐油井工作制度的实践网络模型推荐每口油井的最优工作制度，提高了油井工作制度的优化速度。

公开(公告)号：CN115840996A

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202211320267.X

申请日：2022-10-26

Applicant: 常州大学

Inventor： 王相 ,  陈林 ,  丁阳阳

IPC: G06F30/17 ,  E21B43/00

Abstract: 本发明公开了一种抽油机井举升系统设计方法及装置包括，收集现有某油田中所有抽油机井的举升系统设计方案中相关数据，进行规范化处理，并获取处理后的数据集；根据所述数据集，构建抽油机井的举升设计匹配算法，得到与目标井特征最相近的N个井；所述数据集与所述N个井，结合权重设计方法与模糊综合评价方法，构建抽油机井的举升设计方案评分算法，实现举升系统最优设计获取。以抽油机井地质开发特征建立面向抽油机井举升系统设计的推荐算法，从海量历史样本中匹配得到地质开发条件相似度高且运行效果良好的举升设计方案进行推荐。

公开(公告)号：CN117898707A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410087241.8

申请日：2024-01-22

Applicant: 常州大学

Inventor： 郇战 ,  王永松 ,  李志新 ,  庞雨晴 ,  陈林 ,  商樊淇

IPC: A61B5/11 ,  A61B5/00 ,  G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N20/00 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及步态识别技术领域，尤其涉及基于惯性运动单元的腰椎间盘突出症步态识别方法及系统，包括采集步态参数；预处理；分别计算步态参数的变异性指标、规律性指标、步态可预测性指标和步态稳定性指标，步态稳定性基于相空间重构的方法将原始时间序列数据转换为高维相空间中的轨迹，计算相邻轨迹间距离变化率，并计算每个时刻内所有相邻轨迹间距离变化率的均值，并取均值的最大值作为最大Lyapunov指数；利用统计学分析分别计算健侧‑患侧、患侧‑健康、健侧‑健康和健康左右腿、SW检验的p值，根据p值筛选出步态参数；对筛选出步态参数利用机器学习算法进行分类。本发明解决现有步态评估模型缺乏综合参数的问题。

公开(公告)号：CN115879272A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211312413.4

申请日：2022-10-25

Applicant: 常州大学

Inventor： 王相 ,  陈真 ,  丁阳阳 ,  芮诚 ,  邵志伟 ,  陈林

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种油藏地层压力场预测方法及系统包括，根据油藏渗流理论，建立相关数学模型与压力场预测程序，并输入井底压力，获取第一油藏地层压力场；获取数学模型中单个自变量对第一油藏地层压力场的影响，并将所述模型与程序进行参数优化，向优化后的反演程序输入井底压力，获取第二油藏地层压力场；根据第二油藏地层压力场与实际地层压力，求出压力残差值，制备残差值样本集，对不同时间步的压力场残差值进行多次拟合，获得最优拟合模型；结合所述预测程序与所述最优拟合模型，根据井底压力实测值得到第三油藏地层压力场。本发明既符合油藏地层压力变化规律，又具有极高的准确性。

公开(公告)号：CN119691558A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411797572.7

申请日：2024-12-09

Applicant: 常州大学

Inventor： 陈林 ,  郇战 ,  王澄 ,  唐铖杰 ,  王永松 ,  冼亚乔 ,  赵玉豪 ,  张建伟 ,  徐小龙

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/084 ,  G06N3/049 ,  G06F18/25 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明涉及TSN配置技术领域，尤其涉及基于TSN配置检测的相关性加权BPNN分类方法，包括构建网络拓扑模型，采集网络拓扑模型中的特征参数对应参数值；利用相关性算法计算特征参数之间的相关性，得到相关性特征参数，并进行归一化处理；将可调度性场景下的相关性特征参数作为输入，TSN配置是否可行作为输出，利用WMVote‑BPNN网络进行训练。本发明解决传统的算法在TSN的网络配置检测中存在的检测时间长、检测准确率低、泛化效果差的问题。

公开(公告)号：CN118945118A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410989920.4

申请日：2024-07-23

Applicant: 常州大学 ,  江苏万泰电机有限公司

Inventor： 赵玉豪 ,  郇战 ,  王澄 ,  张建伟 ,  徐小龙 ,  胡芬 ,  陈林 ,  冼亚乔

IPC: H04L47/2425 ,  H04L47/62 ,  H04L47/6275

Abstract: 本发明涉及TSN网络技术领域，尤其涉及基于PerDQN‑TAS保护带分组选择调度方法，包括设置分组长度、分组优先级和保护带的剩余容量；初始化学习率、折扣因子、探索率、经验回放池大小和奖励权重系数；更新奖励函数；求解某个经验的优先级，求解某个经验的概率；将当前状态St作为输入，输出最佳动作at，然后根据选择的动作来执行，获得奖励Rt+1和状态St+1；将(St,at,Rt+1,St+1)存储到经验池中，从经验池中采样数据，利用采样数据通过损失函数更新Q网络的参数，得到PerDQN‑TAS网络。本发明解决现有方法无法有效调度合适的分组来充分利用保护带带宽，导致TSN网络传输效率低的问题。

公开(公告)号：CN116957080A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310900494.8

申请日：2023-07-19

Applicant: 常州大学

Inventor： 王相 ,  褚宪翔 ,  陈林

IPC: G06N5/025 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/28

Abstract: 本发明提供了一种基于特征递增的关联规则挖掘算法，包括：获取数据集，其中，数据集中包含N个特征，每个特征包含多个特征数值；扫描数据集，根据各个特征代表的含义，将特征数值进行分箱处理，得到特征种类；基于特征及特征种类，确定研究目标，其中，研究目标中包含M个特征；依次计算M个特征以外的N‑M个特征中不同特征种类组合对研究目标的支持度、置信度和提升度，得到各个项集及关联规则；计算完成后，合并所有项集生成的关联规则，可得到各个项集对研究目标的提升度以及各提升度的关联规则组合。本发明的算法弥补了连续型、有序数据集关联规则挖掘的缺失。