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申请/专利权人：长江大学

摘要：本申请公开了气井泡排制度优化方法、装置、介质和设备，方法包括获取目标气井的历史数据集；基于时间序列预测模型，对未泡排生产数据子集进行预测，确定未来预设时间段对应的预测数据集；针对每一预测数据子集，基于模糊综合评价模型确定每一预设周期对应的泡排评价结果数据；基于已泡排生产数据子集、历史泡排制度数据子集、各个预测数据子集以及各个泡排评价结果数据进行阈值聚类预测，确定目标气井的最优泡排制度数据。通过本申请提供的技术方案能够提高气井泡排制度优化的准确性，提高气井泡排工艺效率。

主权项：1.一种气井泡排制度优化方法，其特征在于，包括：获取目标气井的历史数据集，所述历史数据集包括未泡排生产数据子集、已泡排生产数据子集以及历史泡排制度数据子集；基于时间序列预测模型，对所述未泡排生产数据子集进行预测，确定未来预设时间段对应的预测数据集，所述预设时间段包括多个预设周期，所述预测数据集包括每一所述预设周期对应的预测数据子集，所述时间序列预测模型采用Prophet时序预测模型；针对每一所述预测数据子集，基于模糊综合评价模型确定每一所述预设周期对应的泡排评价结果数据；基于所述已泡排生产数据子集、所述历史泡排制度数据子集、各个所述预测数据子集以及各个所述泡排评价结果数据进行阈值聚类预测，确定所述目标气井的最优泡排制度数据；所述基于模糊综合评价模型确定每一所述预设周期对应的泡排评价结果数据，包括：根据所述预测数据子集以及所述已泡排生产数据子集，确定对应预设周期的评价指标数据；根据所述评价指标数据在各个预设评价等级中的子隶属度，确定所述评价指标数据的目标隶属度；基于层次分析法确定所述评价指标数据对应的权重向量；根据所述目标隶属度以及所述权重向量，确定对应的综合评价向量；根据所述综合评价向量以及各个所述评价等级，确定每一所述预设周期对应的泡排评价结果数据；所述基于所述已泡排生产数据子集、所述历史泡排制度数据子集、各个所述预测数据子集以及各个所述泡排评价结果数据进行阈值聚类预测，确定所述目标气井的最优泡排制度数据，包括：对所述已泡排生产数据子集、所述历史泡排制度数据子集以及各个所述泡排评价结果数据进行阈值聚类，得到多个聚类中心点；针对每一所述预测数据子集，确定所述预测数据子集分别与各个所述聚类中心点之间的第一距离，并将最小第一距离对应的历史泡排数据子集作为对应预设周期的目标泡排制度数据；将最优的泡排评价结果数据对应的目标泡排制度数据，作为所述目标气井的最优泡排制度数据。

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百度查询： 长江大学 气井泡排制度优化方法、装置、介质和设备