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龙图腾网恭喜中国石油大学(北京)申请的专利一种石油勘探和生产实时调整方法、装置、设备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：CN118517251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202410718345.4，技术领域涉及：E21B43/12；该发明授权一种石油勘探和生产实时调整方法、装置、设备及介质是由侯文锋;周勇;周栋华;罗旭东设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种石油勘探和生产实时调整方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种石油勘探和生产实时调整方法、装置、设备及介质，涉及石油勘探抽油机控制技术领域，包括对抽油增量预测模型及抽油能耗预测模型训练；基于实际抽油地质数据、训练后的抽油增量预测模型及抽油能耗预测模型生成初始抽油参数集合，根据初始抽油参数集合对油田抽油，采集实际抽油增量数据和实际抽油能耗数据；利用实际抽油地质数据、初始抽油参数集合、实际抽油增量数据及实际抽油能耗数据对训练后的抽油增量预测模型及抽油能耗预测模型微调；根据微调后的抽油增量预测模型及抽油能耗预测模型、实际抽油地质数据生成抽油调整参数集合。通过本申请技术方案，能实现对石油勘探的抽油过程进行实时调整，提高抽油的速度、灵活性和准确性。

本发明授权一种石油勘探和生产实时调整方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种石油勘探和生产实时调整方法，其特征在于，包括：获取石油勘探的抽油模型训练数据，利用所述抽油模型训练数据对预测抽油机单位时间抽油量的抽油增量预测模型以及预测抽油机单位时间能耗量的抽油能耗预测模型进行训练，以得到训练后的所述抽油增量预测模型及所述抽油能耗预测模型；获取油田的实际抽油地质数据，基于所述实际抽油地质数据、训练后的所述抽油增量预测模型及所述抽油能耗预测模型生成初始抽油参数集合，根据所述初始抽油参数集合对所述油田进行抽油，并采集实际抽油增量数据和实际抽油能耗数据；利用所述实际抽油地质数据、所述初始抽油参数集合、所述实际抽油增量数据以及所述实际抽油能耗数据对训练后的所述抽油增量预测模型及所述抽油能耗预测模型进行微调，以得到微调后的所述抽油增量预测模型及所述抽油能耗预测模型；根据微调后的所述抽油增量预测模型及所述抽油能耗预测模型、所述实际抽油地质数据生成抽油调整参数集合，根据所述抽油调整参数集合对所述油田进行抽油实时调整；其中，所述获取石油勘探的抽油模型训练数据，包括：获取石油勘探的抽油地质样本数据；所述抽油地质样本数据包括影响抽油机抽油速度的地理参数；获取不同的抽油机参数组合，并根据所有的所述抽油机参数组合生成抽油机参数样本数据；所述抽油机参数组合包括转速和频率；将调整所述抽油机参数组合后的单位时间抽油量作为抽油增量标签，以生成抽油增量标签数据；将调整所述抽油机参数组合后的单位时间功耗作为抽油能耗标签，以生成抽油能耗标签数据；所述抽油模型训练数据包括所述地质样本数据、所述抽油机参数样本数据、所述抽油增量标签数据以及所述抽油能耗标签数据；其中，利用抽油模型训练数据对预测抽油机单位时间抽油量的抽油增量预测模型进行训练，以得到训练后的抽油增量预测模型，包括：将所述抽油地质样本数据和所述抽油机参数样本数据组合，以生成各组第一样本特征向量，并将每组所述第一样本特征向量作为预测抽油机单位时间抽油量的抽油增量预测模型的输入，以输出每组故障预计时长特征向量对应的抽油增量预测值；所述抽油增量预测模型为多项式回归模型；将所述抽油增量标签数据中的抽油增量标签作为预测目标，计算所述抽油增量预测值和所述抽油增量标签之间的差值，并将所述差值作为第一预测误差；以最小化所述第一预测误差之和作为训练目标，并对所述抽油增量预测模型进行训练，当所述第一预测误差之和达到收敛时，则停止训练，得到训练后的所述抽油增量预测模型；其中，利用抽油模型训练数据对预测抽油机单位时间能耗量的抽油能耗预测模型进行训练，以得到训练后的抽油能耗预测模型，包括：将所述抽油地质样本数据和所述抽油机参数样本数据组合，以生成各组第二样本特征向量，并将每组所述第二样本特征向量作为预测抽油机单位时间能耗量的抽油能耗预测模型的输入，以输出每组故障预计时长特征向量对应的抽油能耗预测值；所述抽油能耗预测模型为多项式回归模型；将所述抽油能耗标签数据中的抽油能耗标签作为预测目标，计算所述抽油能耗预测值和所述抽油能耗标签之间的差值，并将所述差值作为第二预测误差；以最小化所述第二预测误差之和作为训练目标，并对所述抽油能耗预测模型进行训练，当所述第二预测误差之和达到收敛时，则停止训练，得到训练后的所述抽油能耗预测模型。

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