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申请/专利权人:中南大学
摘要:本发明提供了一种基于深层LSTM与ResNet特征分类的砂堵风险预警系统,包括数据收集、特征提取、砂堵识别等部分:S1收集现场压裂数据并对数据预处理;S2对压裂施工曲线进行工况分割以及数据滤波降噪;S3提取压裂砂堵特征,包括泵压变化趋势特征和砂堵数据特征;S4划分压裂砂堵风险等级;S5构建深层长短时记忆网络模型并结合特征分类器实现砂堵风险预警;S6利用Adam优化器和交叉熵损失函数训练模型并验证。本发明能够准确识别压裂过程中的复杂工况与风险压力波动,可以有效地对压裂砂堵施工风险进行预警,对指导现场压裂增产改造开发具有一定的实际意义。
主权项:1.一种基于深层LSTM与ResNet特征分类的砂堵风险预警系统,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:收集现场压裂数据并对数据预处理;步骤2:对压裂施工曲线进行工况分割以及数据滤波降噪;步骤3:提取压裂砂堵特征,包括泵压变化趋势特征和砂堵数据特征;步骤4:划分压裂砂堵风险等级;步骤5:构建深层长短时记忆网络模型并结合特征分类器实现砂堵风险预警;步骤6:利用Adam优化器和交叉熵损失函数训练模型并验证。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 中南大学 一种基于深层LSTM与ResNet特征分类的砂堵风险预警系统
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