公开(公告)号：CN117627627A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311589541.8

申请日：2023-11-27

Applicant: 长江大学

Inventor： 杨冬 ,  邓桥 ,  杨焕强 ,  严梁柱 ,  廖秋阳

IPC: E21B47/06 ,  G06V20/52 ,  G06V10/28 ,  G06F18/20 ,  G06N3/044 ,  E21B47/07

Abstract: 本发明涉及一种油气井井筒安全的智能检测方法，涉及人工智能技术领域，通过安装倾斜仪和位移传感器，获取井筒结构参数，利用温湿度传感器和应变片传感器对井筒内外的温湿度以及压力环境变量进行实时监测，利用最小均方滤波器进行噪声去除，将信号转换成数字信号进行处理，对井筒进行声波激励，与正常状态下的频率进行比较，评估井筒完整性的改变，根据循环神经网络模型预测井筒的完整性状态，利用机器学习算法应用于压力趋势分析，预测和判断井筒完整性是否存在破坏，通过图像二值化对井筒的图像进行黑白分层，判断井筒是否完整，将分析结果输出在监控界面上，实时监控井筒状态，及早发现井筒损坏并采取措施，确保井筒安全运行。