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公开(公告)号：CN115099406B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210766854.5
申请日：2022-06-30
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , E21B49/00 , G06N3/042 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于多元时间序列的地层压力反演方法，包括：采集钻井的多元时序特征数据，并进行卷积、映射处理，得到高级时序特征矩阵，并与井筒几何约束特征矩阵进行拼接后得到属性特征矩阵；采用图自适应学习算法自动学习到最优的邻接矩阵；利用图卷积求得属性特征矩阵和邻接矩阵的节点之间隐藏的关联，并求得深度属性特征矩阵；利用多层感知机并结合深度属性特征矩阵进行地层压力预测。本发明还公开了基于多元时间序列的地层压力反演的装置。通过上述方案，本发明具有逻辑简单、准确可靠等优点，在钻井技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
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公开(公告)号：CN113610945B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110913664.7
申请日：2021-08-10
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06T11/20 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开一种基于混合神经网络的地应力曲线预测方法，包括：收集目标层位的测井数据集，并对测井数据集进行删除异常值的清洗；进行降噪处理；确定模型的输入参数和输出参数；构造特征样本和标签样本以及总样本集；构建CNN‑BiLSTM‑Attention混合神经网络模型；根据训练集进行训练，预测精度；根据根据几条常规测井曲线快速预测地应力曲线。本发明采用混合神经网络根据几条常规测井曲线预测地应力曲线，其特征样本构造方式上更符合地质学思想，模型本身强大的特征提取能力可以更好的进行特征提取，其次是该模型生成的地应力曲线不仅融合了测井曲线的内在联系，同时兼顾了测井信息在深度序列上的变化特征和前后关联。
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公开(公告)号：CN114841088A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210432515.3
申请日：2022-04-23
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/28 , G06F17/12 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种考虑气液逆流的直推法压井最小排量计算方法，属于油气井开采技术领域。为了克服现有技术中的问题，本发明提供一种考虑气液逆流的直推法压井最小排量计算方法，包括S1、获取目标井和压井液的参数；S2、建立破坏气相连续性、防止气液逆流的最小液相流速计算模型；S3、根据最小液相流速计算模型计算破坏气相连续性所需的最小液相流速；S4、根据Stokes方法计算直推压井过程中气泡向上的滑脱速度u∞；S5、根据计算得到的破坏气相连续性所需的最小液相流速与滑脱速度后，通过比较二者的值，取较大者作为最小排量的计算依据，并计算直推法压井最小排量Qmin。本发明的直推法压井最小排量计算方法具有较高的精度，可用于实际计算。
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公开(公告)号：CN113252437A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110663955.5
申请日：2021-06-16
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种动态破岩效率评价方法，方法包括：采集目标地层岩样，并制备室内破岩实验所需岩样，并获得其岩石类型、岩石矿物组分，之后开展室内动态破岩实验；通过室内动态破岩实验获得钻头与岩石互作用破岩系统参数；通过能量计算方法计算破岩过程岩石破碎过程吸收的能量；通过动态破岩效率计算方法计算钻井过程的破岩效率；通过钻头与岩石互作用破岩系统数据优选方法评价不同钻井工况下破岩效率优化响应区间。本发明能够准确获得不同目标地层、不同钻井工况下的破岩效率，为钻井参数优化、钻井方式优选、井下工具设计、钻头设计、钻井提速及降本增效提供重要的指导和支撑作用，具有广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN113221227A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110604335.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/28 , E21B43/30 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种综合考虑钻井和水力压裂的水平井方位优化方法，包括以下步骤：收集工区的地层垂深、岩石力学参数、孔隙压力参数、地应力参数以及工区待钻井设计井身结构、设计钻具结构、设计钻井液性能参数、起下钻速度；建立水平井坍塌压力和破裂压力计算模型，并计算不同方位水平井眼的坍塌压力当量密度和破裂压力当量密度；计算设计水平井的波动压力当量密度；绘制坍塌压力当量密度、破裂压力当量密度、设计钻井液密度ρm和波动压力当量密度关系图版，确定最佳水平井钻井方位。本发明综合考虑井壁坍塌压力、井壁破裂压力、钻井操作的影响，可以为页岩油气、致密油气、煤层气等非常规油气水平井设计、钻井优化和水力压裂优化提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110714906A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911028694.9
申请日：2019-10-28
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明涉及一种螺杆驱动井下抽油装置，包括下端盖、换向组件、连接筒Ⅰ、连接筒Ⅱ、连接套筒、滚动螺旋副、上端盖、往复杆、上接头套管、螺母接头、接杆、拉杆；所述拉杆一端与滚动螺旋副连接，另一端分别与下压环、上回程环连接，所述输出轴通过连接套筒与滚动螺旋副连接，所述往复杆位于滚动螺旋副内，另一端位于上接头套管内并通过螺母接头与接杆连接；所述下端盖、连接筒Ⅰ、连接筒Ⅱ、滚动螺旋副、上端盖、上接头套管依次连接。本发明由旋转动力输入，螺杆输出往复运动带动抽油泵采油；相较于其它结构形式的采油机，螺杆驱动采油占有空间相对较小，而且滚珠螺杆或者静压螺杆的传动效率相对较高。
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公开(公告)号：CN114841088B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210432515.3
申请日：2022-04-23
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06F30/28 , G06F17/12 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种考虑气液逆流的直推法压井最小排量计算方法，属于油气井开采技术领域。为了克服现有技术中的问题，本发明提供一种考虑气液逆流的直推法压井最小排量计算方法，包括S1、获取目标井和压井液的参数；S2、建立破坏气相连续性、防止气液逆流的最小液相流速计算模型；S3、根据最小液相流速计算模型计算破坏气相连续性所需的最小液相流速；S4、根据Stokes方法计算直推压井过程中气泡向上的滑脱速度u∞；S5、根据计算得到的破坏气相连续性所需的最小液相流速与滑脱速度后，通过比较二者的值，取较大者作为最小排量的计算依据，并计算直推法压井最小排量Qmin。本发明的直推法压井最小排量计算方法具有较高的精度，可用于实际计算。
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公开(公告)号：CN116844228A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310757765.9
申请日：2023-06-26
Applicant: 西南石油大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于时空通道注意力机制的圈养大熊猫动作识别方法，针对输入的大熊猫监控视频，首先进行分帧处理并通过空间定位网络对视频中大熊猫进行定位，得到多段包含大熊猫的局部视频；再将局部视频输入动作识别网络活动大熊猫动作两个类别，从而实现机器自动分析视频中大熊猫的动作信息。本发明为二阶段方法，一阶段使用识别准确率高的空间定位网络对视频中的大熊猫进行检测，二阶段提出改进的动作识别网络，结合时空通道意力机制，能加强对视频特征的学习，获得准确的动作识别结果。本发明能够高效率高准确度自动识别视频中的大熊猫及对应动作，对大熊猫进行更全面细致的识别以及研究，让大熊猫在不受人为干扰的自然状态下被保护以及研究。
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公开(公告)号：CN114486501A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210187428.6
申请日：2022-02-28
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明涉及一种基于岩屑纳微米压入实验的岩石强度参数测试方法，属于石油勘探开发技术领域。本发明旨在提供一种基于岩屑纳微米压入实验的岩石强度参数测试方法，通过开展岩屑纳米或微米压入实验，获取纳米或微米尺度下压入载荷‑深度曲线，获得岩石的三棱锥玻氏压入硬度、四棱锥立方角压入硬度、内摩擦角和内聚力、单轴强度、抗拉强度，实现对岩石强度参数的预测。本发明通过开展岩石岩屑纳米或微米压入实验，获取纳米或微米尺度下压入载荷‑深度曲线，计算获得岩石的硬度、内摩擦角和内聚力、单轴强度、抗拉强度的关系，实现对岩石强度参数的预测，可为油气钻井、完井和水力压裂提供基础参数依据，可以有效指导钻井、完井和水力压裂设计与施工。
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公开(公告)号：CN113378998A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110784665.6
申请日：2021-07-12
Applicant: 西南石油大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的地层岩性随钻识别方法，包括首先获取待识别地层区块的钻进特征参数，然后使用不同核函数的PCA方法对钻进特征参数进行降维处理得到不同数据集，随后分别使用不同算法对不同降维方法降维后的数据集进行聚类，根据不同聚类结果分别使用不同算法训练出不同的地层岩性识别模型分别进行地层岩性识别，最后，将不同降维方法，不同聚类方法，不同地层岩性识别模型正交组合实验后的识别结果进行对比，筛选出此地层区块最优的地层岩性随钻识别方法，解决了单一模型对数据集要求高、泛化能力差以及识别精度低等缺点，本发明公开的方法识别精度高，能够根据钻井参数随钻识别地层岩性，为现场施工提高机械钻速提供参考。
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