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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于深度学习的石油钻探井下被动式防碰撞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：CN120046735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510130410.6，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于深度学习的石油钻探井下被动式防碰撞方法是由贺王鹏;樊鹏飞;温志辉;唐小金;黄魁;邱云飞;陈梦蕊设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的石油钻探井下被动式防碰撞方法在说明书摘要公布了：本申请的实施例涉及深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的石油钻探井下被动式防碰撞方法，包括：选定基准井，测量各基准井的背景磁场数据，再在各基准井中放入不同规格的套管，在邻井中测量出不同规格的套管的磁场数据；对各基准井的背景磁场数据和不同规格的套管的磁场数据进行预处理，得到预处理后的数据；对预处理后的数据进行筛选，得到稳定数据；基于稳定数据，利用插值的方法，最终获得各井的背景磁场数据；将各井的放入套管后的磁场数据减去背景磁场数据，得到套管的异常磁场数据；对套管的异常磁场数据进行连续插值，构建得到数据集；构建推理模型，使用数据集对推理模型进行迭代训练，最终得到训练完成的推理模型并部署。

本发明授权一种基于深度学习的石油钻探井下被动式防碰撞方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的石油钻探井下被动式防碰撞方法，其特征在于，包括： 在所有井中选定部分井作为基准井，使用磁梯度张量传感器测量各基准井的背景磁场数据，再在各基准井中放入不同规格的套管，并使用磁梯度张量传感器在各基准井的邻井中测量出不同规格的套管的磁场数据； 对各基准井的背景磁场数据和不同规格的套管的磁场数据进行包括数据清洗和数据校准在内的预处理，得到预处理后的数据； 基于预设的跳变阈值和自适应窗口对预处理后的数据进行筛选，得到稳定数据； 基于稳定数据，利用插值的方法，获得除基准井之外的各井的背景磁场数据； 将各井的放入套管后的磁场数据减去背景磁场数据，得到套管的异常磁场数据； 对套管的异常磁场数据进行连续插值，构建得到数据集； 基于深度学习神经网络构建推理模型，使用构建得到的数据集对推理模型进行迭代训练至收敛，得到训练完成的推理模型； 部署训练完成的推理模型，从而实现石油钻探井下被动式防碰撞。

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