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龙图腾网获悉辽宁石油化工大学申请的专利一种油井数据智能管理系统及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：CN120337077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510467591.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种油井数据智能管理系统及方法是由蔡家铁;王若同;吴迪;潘一;郭明哲;许兴;陈博设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种油井数据智能管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种油井数据智能管理系统及方法，涉及油井生产技术领域。包括边缘层和平台层；边缘层用于对油井数据进行异常分析；平台层用于根据异常油井数据制定干预控制策略；边缘计算节点用于对原始油井数据进行特征提取；模型构建模块用于结合历史油井数据库，建立异常检测模型；异常识别模块用于将油井数据特征输入异常检测模型进行异常识别。本发明通过边缘计算节点结合轻量化LSTM模型，解决了传统方案中云端集中处理的高延迟问题，使突发性设备故障能在低响应周期内被精准捕获；通过采用动态优化的干预策略生成机制，针对不同井况自适应调整核心参数，配合云端持续迭代的诊断知识库，形成闭环控制链路，降低了人工巡检频次与运维成本。

本发明授权一种油井数据智能管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种油井数据智能管理系统，其特征在于，包括：边缘层和平台层；所述边缘层用于对油井数据进行异常分析，输出异常油井数据；所述平台层用于根据所述异常油井数据，制定干预控制策略；所述平台层包括： 云端数据处理模块，用于对所述异常油井数据的异常原因进行分析，生成异常诊断报告； 智能决策模块，用于根据所述异常诊断报告，生成干预控制策略； 对所述异常原因进行分析的具体步骤包括： 将所述异常油井数据与历史油井数据库中的同类工况数据进行时空对齐，输出异常参数组合； 基于关联规则挖掘算法，结合所述异常参数组合，生成结构化故障映射表； 根据所述异常参数组合，结合设备故障数据库，定位异常传播路径和潜在干扰因素； 根据所述异常传播路径和潜在干扰因素，生产所述异常诊断报告； 输出所述异常参数组合的具体步骤包括： 对所述异常油井数据与所述历史油井数据的工况特征进行提取，输出工况特征矩阵； 基于随机森林算法对工况特征矩阵进行异常参数聚类，输出异常参数组合； 所述边缘层包括： 井下传感器阵列，用于实时采集原始油井数据； 边缘计算节点，用于对所述原始油井数据进行特征提取，输出油井数据特征； 模型构建模块，用于结合历史油井数据库，建立异常检测模型； 异常识别模块，用于将所述油井数据特征输入所述异常检测模型进行异常识别，输出所述异常油井数据。

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