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申请/专利权人：中南大学
申请日：2024-04-17
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261426A
主分类号：G06Q10/0635
分类号：G06Q10/0635;G06Q50/02;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/241;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供了一种基于深层LSTM与ResNet特征分类的砂堵风险预警系统，包括数据收集、特征提取、砂堵识别等部分：S1收集现场压裂数据并对数据预处理；S2对压裂施工曲线进行工况分割以及数据滤波降噪；S3提取压裂砂堵特征，包括泵压变化趋势特征和砂堵数据特征；S4划分压裂砂堵风险等级；S5构建深层长短时记忆网络模型并结合特征分类器实现砂堵风险预警；S6利用Adam优化器和交叉熵损失函数训练模型并验证。本发明能够准确识别压裂过程中的复杂工况与风险压力波动，可以有效地对压裂砂堵施工风险进行预警，对指导现场压裂增产改造开发具有一定的实际意义。
主权项：1.一种基于深层LSTM与ResNet特征分类的砂堵风险预警系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集现场压裂数据并对数据预处理；步骤2：对压裂施工曲线进行工况分割以及数据滤波降噪；步骤3：提取压裂砂堵特征，包括泵压变化趋势特征和砂堵数据特征；步骤4：划分压裂砂堵风险等级；步骤5：构建深层长短时记忆网络模型并结合特征分类器实现砂堵风险预警；步骤6：利用Adam优化器和交叉熵损失函数训练模型并验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于深层LSTM与ResNet特征分类的砂堵风险预警系统
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