[1]冉瑞平,孙长浩,刘长春,等.基于PSO-CNN-GRU-Attention的油气井生产监测与数字孪生管控研究[J].油气井测试,2025,34(01):55-61.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2025.01.009]
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基于PSO-CNN-GRU-Attention的油气井生产监测与数字孪生管控研究()

《油气井测试》[ISSN:1006-6977/CN:12-1485/TE]

卷:
34卷
期数:
2025年01期
页码:
55-61
栏目:
出版日期:
2025-02-25

文章信息/Info

文章编号:
1004-4388(2025)01-0055-07
作者:
冉瑞平; 孙长浩; 刘长春; 王立平; 黄凯; 穆泽宇
1.中海油田服务股份有限公司油田化学事业部深圳作业公司 广东深圳 518000
2.南京航空航天大学机电学院 江苏南京 210016
3.中国石油集团测井有限公司华北测试分公司 河北廊坊 065007
关键词:
数字孪生; 油气井生产监测; PSO-CNN-GRU-Attention算法; 深度学习; 质量预测; 透明化管控; 监控平台
分类号:
TE319
DOI:
10.19680/j.cnki.1004-4388.2025.01.009
文献标志码:
B
摘要:
油气井生产过程中，持续、精确地透明化监测有关生产质量的各项参数，对于确保作业成功率及后续井筒的完整性维护具有重要的作用。本文提出了一种基于数字孪生和深度学习的油气井生产质量透明化管控方法，构建了高度精细化的数字孪生三维模型，设计了孪生模型生产质量数据交互机制以及油气井生产过程实时响应与动作映射机制。基于映射的生产质量相关数据，运用PSO-CNN-GRU-Attention算法构建油气井生产质量预测模型，通过CNN网络提取油气井生产质量的关键特征要素，基于GRU-Attention挖掘关键特征要素之间的关联关系，运用PSO对网络参数进行寻优。实验结果表明，油气井数字孪生透明化监测与管控平台可以实现生产参数和质量的有效监测与预测，所提出的油气井生产质量透明化管控方法具有显著的优越性。

相似文献/References:

[1]王素兵,刘春亭. 智能压裂技术研究进展与前景展望[J].油气井测试,2025,34(05):45.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2025.05.007]
　[J].Well Testing,2025,34(01):45.[doi:10.19680/j.cnki.1004-4388.2025.05.007]

备注/Memo

备注/Memo:
2024-09-29收稿, 2024-11-12修回, 2024-12-04接受, 2025-02-20 网络版发表
中国航天科工集团基础科研项目“数字孪生仿真与开发研究”（SCA24003）
冉瑞平，男，1978年出生，工程师，专科，2001年毕业于重庆石油高等专科学校石油地质专业，主要从事油气田油气井及油气井工具、附件方面的研究。
电话：18217216932，Email：18217216932@163.com。通信地址：深圳市南山区中海油田服务股份有限公司油田化学事业部深圳作业公司，邮政编码：518000。
更新日期/Last Update: 2025-04-03