申请/专利权人：江苏省特种设备安全监督检验研究院

申请日：2023-11-14

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117763941B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F17/11;G06F17/18;G06Q50/06;G06F119/02;G06F119/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：一种基于机器学习的储气井寿命评估方法，其经由收集储气井的属性指标，且设置各个属性指标的临界量；运算各个属性指标导致储气井失效的重要度，且依据重要度与临界量构造失效值方程；依据侦测值与失效值方程修正各个属性指标的临界量；依据各个属性指标的变动量、失效值方程与修正后的临界量构造失效预测模式，且依据失效预测模式预测储气井出现失效的残留时段大小的方法，可对各类规格的储气井执行失效预测，高效的减小了由于储气井出现失效事故带来的隐患，可预先提示工作人员替换将要出现失效的储气井，更是运用机器学习的合理预测方法防止了现有技术的主观随意性强的缺陷，所预测而得的储气井寿命精度高。

主权项：1.一种基于机器学习的储气井寿命评估方法，其特征在于，包括：步骤1：收集储气井的属性指标，且设置各个属性指标的临界量；步骤2：运算各个属性指标导致储气井失效的重要度，且依据重要度与临界量构造失效值方程；步骤3：依据侦测值与失效值方程修正各个属性指标的临界量；步骤4：依据各个属性指标的变动量、失效值方程与修正后的临界量构造失效预测模式，且依据失效预测模式预测储气井出现失效的作为储气井寿命的残留时段大小；运算各个属性指标导致储气井失效的重要度的方法，包含：运算属性指标导致储气井失效的推测几率；运算属性指标的值是y时导致储气井失效的状态几率；依据推测几率与状态几率运算各个属性指标导致储气井失效的几率；依据各个属性指标导致储气井失效的几率运算各个属性指标导致储气井失效的重要度；运算属性指标导致储气井失效的推测几率的方法，包含：运用N个储气井当做观察客体来运算重要度；运用方程：Qd＝|Nd||N|运算属性指标导致储气井失效的推测几率，方程内Qd是推测几率，|Nd|是属性指标d导致失效的观察客体数目，|N|是观察客体的总数目；运算属性指标的值是y时导致储气井失效的状态几率的方法，包含：运用方程：运算属性指标的值是y时导致储气井失效的状态几率，方程内Qy|dj是属性指标dj的值是y时导致储气井失效的状态几率，是属性指标dj的值是y时导致储气井失效的观察客体数目，是属性指标dj导致储气井失效的观察客体数目，y是dj的值；依据推测几率与状态几率运算各个属性指标导致储气井失效的几率的方法，包含：依据方程：运算各个属性指标导致储气井失效的几率，方程内j是各个属性指标的事先设置的序列码，O是属性指标的数目，y是dj的值，Zj是各个属性指标导致储气井失效的几率，Qd是属性指标导致储气井失效的推测几率，Qy|dj是属性指标dj的值是y时导致储气井失效的状态几率；依据各个属性指标导致储气井失效的几率运算各个属性指标导致储气井失效的重要度的方法，包含：运用方程：运算各个属性指标导致储气井失效的重要度，方程内Zj是各个属性指标导致储气井失效的几率，j是各个属性指标的事先设置的序列码，O是属性指标的数目，Xj是各个属性指标导致储气井失效的重要度；依据重要度与临界量构造失效值方程的方法，包含：把失效值方程构造成：方程内A是失效值，j是各个属性指标的事先设置的序列码，O是属性指标的数目，Xj是各个属性指标导致储气井失效的重要度，εj是各个属性指标的临界量，yj是属性指标的现时值；依据侦测值与失效值方程修正各个属性指标的临界量，包含：取得出现失效的储气井的属性指标的值当做侦测值；依据侦测值依照收集的时序分别运算失效值；在失效值经低于零渐次靠近于零时，渐次配置各个属性指标的临界量直至失效值是零；把配置后的各个属性指标的临界量当做修正后的属性指标的临界量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 江苏省特种设备安全监督检验研究院 一种基于机器学习的储气井寿命评估方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD