《一种基于3D卷积神经网络的渐变型工况预警方法》

技术简介：

本发明涉及一种基于3D卷积神经网络的渐变型工况预警方法,包括以下步骤：a、对符合训练要求的渐变型工况示功图集预处理后,组成表征渐变型工况变化过程的示功体；b、构建3D卷积神经网络以得到渐变型工况的特征描述；c、将示功体输入3D卷积神经网络进行训练；d、形成基于3D卷积神经网络的渐变型工况预警系统；e、把预警系统应用于对未知工况的判断,将实时获取的示功图集按时间顺序排列成示功体输入3D卷积神经网络,实现工况的分类与预测；f、扩充训练集完成对渐变型工况预警系统的学习与更新。本发明通过建立3D卷积神经网络识别示功体,从而可以识别油井生产过程中渐变型工况变化过程中的特征信息,实现对渐变型工况的识别和预测。

研发人员：何岩峰;刘雅莉;邓嵩;王相;窦祥冀