买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：西安众望能源科技有限公司

摘要：本发明涉及油田开发技术领域，具体涉及多因素融合分析的油井故障诊断预测方法及系统，包括以下步骤：S1：收集油井的生产数据、历史维护记录、地质信息以及周边环境数据；S2：对S1中采集的数据进行清洗、标准化处理，并通过特征工程提取关键信息；S3：通过预设的混合算法框架整合优化S2中提取的关键信息；S4：运用长短期记忆网络构建故障诊断预测模型；S5：预测故障发生的概率及类型；S6：定期调整和优化S3中的融合分析框架和S4的预测模型参数。本发明，整合多源数据和应用长短期记忆网络LSTM，实现了油井故障的高效预测和自动化响应，显著提高了故障诊断的准确性和响应速度，为油田安全运营和维护管理提供了强有力的支持。

主权项：1.多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集油井的生产数据、历史维护记录、地质信息以及周边环境数据；S2：对S1中采集的数据进行清洗、标准化处理，并通过特征工程提取关键信息；S3：通过预设的混合算法框架整合优化S2中提取的关键信息，以优化数据间的互补性和减少冗余度；所述S3中预设的混合算法框架为随机森林和主成分分析的结合算法，其中随机森林用于评估和选择特征的重要性，以识别对故障预测最有贡献的特征，主成分分析用于对最有贡献的特征进行维度压缩，提取代表最大数据变异性的主成分，具体整合优化S2中提取的关键信息步骤如下：S31：利用随机森林算法对经过步骤S2提取关键信息进行特征重要性评估，计算每个特征的重要性评分，并形成新的特征集F′；S32：对选出的特征集F′应用主成分分析，通过计算并选择主成分来压缩特征空间，同时保留最重要的变异信息，具体对于特征集F′中的每个特征fi′，计算在每个主成分PCj中的权重wij，并根据该权重wij提取主成分，每个主成分PCj是选定特征的线性组合，具体计算表示为：其中，PCj是第j个主成分，是通过PCA转换后的新特征向量；wij是第i个原始特征在第j个主成分中的权重；fi′是经过特征选择步骤S31后，从原始数据集中选出的第i个重要特征；k是在经过特征选择步骤S31后，选出的特征总数；S33：根据S31和S32步骤的处理结果，构建新的数据矩阵，即主成分得分矩阵Y，该矩阵Y包括所有观测在各主成分上的得分，代表了经过特征选择和维度降低后的数据；所述S31具体包括：S311：预设S2提取关键信息为Xi，则该Xi的重要性评分公式为： 其中，RXi是特征Xi的重要性评分，N是随机森林中决策树的数量，eall是使用所有特征时第n棵树的预测误差，e_Xi是在除去特征Xi后第n棵树的预测误差；S312：基于S311计算得到的每个特征的重要性评分RXi，设定一个阈值T，所有重要性评分高于阈值T的特征将被选为新的特征集F′；S4：基于S3中整合和优化后的数据，运用长短期记忆网络构建故障诊断预测模型；所述S4具体包括：S41：输入准备，接收步骤S3输出的整合和优化后的数据集Y；S42：进行故障诊断预测模型结构定义，该故障诊断预测模型结构具体包括输入层、若干LSTM隐藏层和输出层的模型，每个LSTM隐藏层包含多个LSTM单元，用于处理时间序列数据，并捕捉数据中的长期依赖性；S43：确定故障诊断预测模型的参数，该参数包括隐藏层的数量、每层的LSTM单元数、学习率，并为模型指定损失函数，该损失函数为均方误差；S44：利用S3的输出数据Y训练故障诊断预测模型，将Y分为训练集和测试集，用训练集训练模型，测试集评估模型性能，该模型通过反向传播和梯度下降优化权重和偏置，以最小化预测误差；S45：最终的障诊断预测模型用以下公式表示：遗忘门ft：ft＝σWf·[ht-1，xt]+bf，输入门it和候选记忆单元it＝σWi·[ht-1，xt]+bi， 记忆单元更新Ct： 输出门ot和隐藏状态更新ht：ot＝σWo·[ht-1，xt]+bo，ht＝ot·tanhCt，其中，xt为时间步t的输入特征向量，从步骤S3中整合和优化后的数据集Y获得，代表了该时间点油井的关键运行状态；ft为时间步t的遗忘门激活值；Wf和bf分别为遗忘门的权重矩阵和偏置项，用于调节遗忘门的激活；it为时间步t的输入门激活值；为时间步t的候选记忆单元；Wi,bi，WC,bC分别为输入门和候选记忆单元的权重矩阵和偏置项；Ct为时间步t更新后的记忆单元；ot为时间步t的输出门激活值；ht为时间步t的隐藏状态，用于预测下一时间步的故障状态；Wo,bo分别为输出门的权重矩阵和偏置项；σ为Sigmoid激活函数，用于遗忘门、输入门和输出门，输出一个0到1之间的值，表示信息的遗忘程度或信息的通过程度；tanh为双曲正切激活函数，用于生成候选记忆单元，输出一个1到1之间的值，表示信息的新状态；S5：利用S4中构建的故障诊断预测模型对油井的运行状态进行分析，预测故障发生的概率及类型；所述S5具体包括：S51：通过S4构建的故障诊断预测模型对每个时间点的油井运行状态进行分析，输出为故障类型的概率分布，对于每个时间点t，模型提供了一组故障类型的预测概率Pft|Xt；Θ，其中P是故障类型的预测概率，ft表示故障类型，Xt是输入的特征向量，Θ表示模型参数；S52：对于每个时间点的预测结果，选择具有最高预测概率的故障类型作为该时间点的故障判断，具体公式为：ft,max＝argmaxPft|Xt；Θ；S53：设定阈值τ，用于判定预测概率是否足够高以将某一故障类型视为潜在故障，当某个故障类型的预测概率Pft,max|Xt；Θ超过阈值τ时，则该故障类型被标记为潜在故障；S54：根据潜在故障的标记，激活相应的警报和维护流程；S6：根据S5的预测结果和实际故障记录反馈，定期调整和优化S3中的融合分析框架和S4的预测模型参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安众望能源科技有限公司 多因素融合分析的油井故障诊断预测方法及系统