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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于特定数据驱动的卷积双向时序示功图预测方法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：CN120045924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510519778.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于特定数据驱动的卷积双向时序示功图预测方法是由张黎明;赵旭东;王鑫炎;尹承哲;吴雨垣;刘兴宇;张芮嘉;陈慧鑫;王涵纬;程德义设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特定数据驱动的卷积双向时序示功图预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特定数据驱动的卷积双向时序示功图预测方法，属于采油示功图预测技术领域，包括如下步骤：步骤1、获取示功图数据，示功图记录光杆载荷与悬点位移的动态对应关系；步骤2、对示功图数据进行数据清洗、数据对齐、数据归一化，归一化处理后得到的数据为示功图载荷特定数据；步骤3、基于示功图载荷特定数据，构建时序样本集；步骤4、构建并训练卷积双向时序模型；步骤5、将训练完成的卷积双向时序模型应用到油井现场抽油机示功图的预测中。本发明具备对多种工况，甚至复杂组合工况进行精准预测的能力，为检泵后修泵争取更多时间，同时具有计算速度快，经济成本低，表征精度高的特点。

本发明授权一种基于特定数据驱动的卷积双向时序示功图预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特定数据驱动的卷积双向时序示功图预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取示功图数据，示功图记录光杆载荷与悬点位移的动态对应关系； 步骤2、对示功图数据进行数据清洗、数据对齐、数据归一化，归一化处理后得到的数据为示功图载荷特定数据；具体过程为： 步骤2.1、对示功图数据进行清洗；具体过程为：首先执行非空值完整性校验，剔除载荷位移数据维度存在空值的井况记录，然后通过定向抽取得到具备区块归属、井组归属、采集时间以及时序特征的示功图时序数据集； 步骤2.2、对示功图数据进行数据对齐；具体过程为： 步骤2.2.1、将示功图位移载荷数据点分为上冲程数据与下冲程数据，将下冲程数据倒序拼接在上冲程数据之后，计算公式如下： 1； 其中，为拼接后下冲程位移点；为示功图的最大位移值；为拼接前下冲程位移点； 步骤2.2.2、确定固定差值位移点，保持插值前后数据点个数不变，公式为： 2； 其中，为固定差值位移点；为数据对齐后的数据点个数；为生成特定数值序列的函数； 步骤2.2.3、采用三次样条插值对原始数据进行插值处理，通过在每两个相邻位移载荷点之间拟合三次多项式，确保每段多项式在连接处的一阶导数和二阶导数连续，并满足端点处二阶导数为零的自然边界条件，从而生成一条平滑的曲线，进而得到固定差值位移点处的载荷数据，用插值得到的位移载荷数据代替原始位移载荷数据，得到相同差值位移点的新示功图数据； 步骤2.3、对新示功图数据进行归一化处理，归一化处理后得到的数据为示功图载荷特定数据；具体公式如下所示： 3； 4； 其中，为归一化后的位移；为实际位移；为示功图的最小位移值；为归一化后的载荷值；为实际载荷值；、分别为最大载荷值、最小载荷值； 步骤3、基于示功图载荷特定数据，构建时序样本集； 步骤4、构建并训练卷积双向时序模型； 步骤5、将训练完成的卷积双向时序模型应用到油井现场抽油机示功图的预测中。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。