公开(公告)号：CN117386350A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311589542.2

申请日：2023-11-27

Applicant: 长江大学

Inventor： 邓桥 ,  杨冬 ,  杨焕强 ,  严梁柱 ,  尚宇奇

IPC: E21B47/00 ,  E21B47/06 ,  E21B47/07 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/243 ,  G06F30/27 ,  G06N3/044 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种油气井射孔智能监测的方法，涉及人工智能技术领域，在油气井内部部署传感器网络，收集与射孔相关的物理参数，通过震动传感器记录地震波在井孔附近的振动信号并进行分析，判断油气井射孔是否异常，通过数据划分和模型训练，构建循环神经网络模型，计算得出对射孔过程关键参数的预测结果，将多源数据进行融合，对大量射孔数据进行分析，寻找射孔质量与产能之间的关联模式，提高射孔效果和产能，将提取到的频谱特征输入到聚类算法中进行训练，确定聚类中心和样本与聚类中心的距离来进行异常判断，通过在散点图上使用不同颜色表示异常样本，直观地展示异常数据的分布和趋势，对于监测到的异常情况，触发异常报警机制。