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龙图腾网获悉四川富利斯达石油科技发展有限公司申请的专利基于机器学习的气井泡排制度优化方法、装置、设备以及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120337797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510827956.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的气井泡排制度优化方法、装置、设备以及介质是由彭远进;李苗;伍文杰设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的气井泡排制度优化方法、装置、设备以及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的气井泡排制度优化方法、装置、设备以及介质，包括：基于泡排气井动静态特征与日产气量的相关性筛选，得到关联数据集；划分训练集和测试集；当满足预设训练要求时，输出泡排气井日产气量预测模型；确定泡排气井的泡排剂日加注量范围、加注周期范围以及稀释比范围；将优化参数输入泡排气井日产气量预测模型中，得到优化参数对应的预测日产气量；以预测日产气量最大化为目标，对若干组优化参数进行筛选，得到最优优化参数。本发明属于气井泡排制度优化领域。本发明可以提高泡排气井管理效率，提高泡排工艺实施效益。

本发明授权基于机器学习的气井泡排制度优化方法、装置、设备以及介质在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的气井泡排制度优化方法，其特征在于，所述方法包括： 基于泡排气井动静态特征与日产气量的相关性对泡排气井生产参数、泡排气井气藏参数以及井基本参数进行筛选，得到关联数据集，包括：以泡排气井生产参数、泡排气井气藏参数、井基本参数构建基础数据集；基于皮尔逊相关性分析法，对基础数据集中的参数进行筛选，得到与泡排气井日产气量相关的参数；根据与泡排气井日产气量相关的参数，构建关联数据集； 基于所述关联数据集，划分训练集和测试集； 基于所述训练集对泡排气井日产气量预测模型进行训练，并以测试集对泡排气井日产气量预测模型进行验证，当满足预设训练要求时，输出所述泡排气井日产气量预测模型，包括：基于所述训练集，构建泡排气井日产气量预测模型，其中泡排气井日产气量预测模型按照时序对泡排气井的产气量进行预测；以DILATE作为所述泡排气井日产气量预测模型的损失函数，以Adam作为所述泡排气井日产气量预测模型的优化器；当DILATE达到预设应用要求时，向泡排气井日产气量预测模型输入测试集，当满足预设训练要求时，输出泡排气井日产气量预测模型； 确定泡排气井的泡排剂日加注量范围、加注周期范围以及稀释比范围； 根据泡排气井的泡排剂日加注量范围、加注周期范围以及稀释比范围，构建若干组优化参数，并将优化参数输入所述泡排气井日产气量预测模型中，得到优化参数对应的预测日产气量，其中，一组优化参数包括一个泡排剂日加注量、一个加注周期以及一个稀释比； 以预测日产气量最大化为目标，对若干组优化参数进行筛选，得到最优优化参数，包括：以预测日产气量最大化为目标，从若干组优化参数中筛选出预测日产气量最大对应的优化参数，若预测日产气量最大对应的优化参数仅为一组，则将该组优化参数作为最优优化参数；若预测日产气量最大对应的优化参数为两组或两组以上，则以成本最低为目标，从若干预测日产气量最大对应的优化参数中筛选出成本最低的优化参数；若成本最低的优化参数仅为一组，则将该组优化参数作为最优优化参数；若成本最低的优化参数为两组或两组以上，则以最小现场附加工作量为目标，从若干成本最低的优化参数中筛选出最优优化参数。

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