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申请/专利权人：大庆油田有限责任公司;中国石油天然气股份有限公司;大庆油田设计院有限公司
摘要：本发明公开了一种基于半监督门控神经网络原油高含水分析仪异常识别方法，采用贝叶斯变点检测方法，判断含水分析仪的具体工作模态；采集不同模态下的训练数据、测试数据以及间隔取样的校验数据，建立半监督门控循环神经网络模型，其损失函数为预测误差和校验误差的加权和，利用帕累托最优算法计算各个误差的权重。运用训练后的半监督门控循环神经网络对测试数据进行预测，再利用动态误差阈值算法对异常值进行识别，以此判断含水分析仪是否产生异常；在发现异常时报警，为含水分析仪的准确测量提供有效支持。能够有效利用历史测量信息和校核信息，实现含水分析仪全天候的在线异常识别。
主权项：1.基于半监督门控神经网络原油高含水分析仪异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对采集到的历史数据进行预处理；S2：以预测误差为损失函数，建立门控循环神经网络模型，当校验时间戳指向的样本进入模型后，损失函数中增加校验误差，并通过帕累托最优算法确定两个误差的权重，建立半监督门控循环神经网络模型。S3：在线生产过程中，采集含水分析仪的实时数据，对上一个变点以来的数据建立贝叶斯在线变点检测模型；S4：当贝叶斯变点检测法检测到模态切换后，针对识别到的模态选择对应的半监督门控神经网络模型对在线数据进行预测；S5：将预测值和真实值进行比对；S6：采用动态误差阈值识别含水分析仪的异常值；S7：结合贝叶斯在线变点检测模型和半监督门控神经网络模型可以实现不同模态下的原油高含水分析仪的异常识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大庆油田有限责任公司 中国石油天然气股份有限公司 大庆油田设计院有限公司 基于半监督门控神经网络原油高含水分析仪异常识别方法
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