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摘要：本发明涉及预测算法技术领域，具体为一种油气井数字孪生建模及预测分析系统，系统包括井下动态数据分析模块：基于压力、流速、温度数据，提取变量，进行数据关联计算，分析压力变化速率与流速趋势，计算温度波动范围，建立时段变量分析，生成动态参数模式。本发明中，通过自回归积分滑动平均模型，将各时间段的动态数据进行整合与平滑处理，捕捉数据的长期趋势，识别生产波动中的细微变化，生成准确的未来产量波动趋势，采用密度聚类算法，分析关键变量，提取异常波动的变化模式，筛选潜在故障类型，通过数据间的密度关系，将相似的数据点归类，减少对参数设定的依赖，在无监督的情况下更准确地识别异常，提升了故障识别能力。
主权项：1.一种油气井数字孪生建模及预测分析系统，其特征在于，所述系统包括：井下动态数据分析模块：基于井下设备的压力、流速、温度数据，提取变量，进行数据间关联计算，分析压力变化速率与流速趋势，计算温度波动范围，建立多个时段的变量分析，生成动态参数变化模式；数字孪生建模生成模块：基于所述动态参数变化模式，采用自回归积分滑动平均模型，整合各时间段的动态数据，利用生产历史数据与实时数据的综合分析，构建油气井的全局数据模型，形成油气井的虚拟化实时映射，生成油气井数字孪生建模；生产波动预测模块：基于所述油气井数字孪生建模，计算未来生产波动，提取生产周期内压力与流速的变化值，分析历史与未来的产量数据，筛选出变化幅度较大的数据区间并判断其趋势，生成未来产量波动趋势；异常波动监测模块：基于所述未来产量波动趋势，对比实际生产与预测值的偏差，计算各变量的偏差，提取异常点，判断压力与流速变化的趋势偏差，结合异常波动时间段，生成生产异常波动结果；多维度故障识别模块：基于所述生产异常波动结果，采用密度聚类算法，分析关键变量，提取历史数据中的关键变量，分析异常波动的变化模式，结合流速和压力的历史趋势，筛选可能的故障类型，生成故障模式识别结果；关联模式分析模块：基于所述故障模式识别结果，分析设备运行条件与地质条件，提取故障模式的关联性，判断故障类型与不同环境的相关性，计算每个故障模式的出现频率，生成多层关联模式分析结果。
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百度查询： 北京伯仲佳和科技有限公司 一种油气井数字孪生建模及预测分析系统
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