一种基于高分辨率表征学习的抽油机运行轨迹模拟方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于高分辨率表征学习的抽油机运行轨迹模拟方法，属于石油工程技术领域，包括如下步骤：构建并联多分辨率网络模型；设定模型参数；收集抽油机图像数据集，标注关键点并制作样本集；增强数据集；输入并联多分辨率网络模型进行多分辨率并行卷积；多分辨率融合；输出预测关键点位置热点图；误差反向传播，优化学习器参数；输出抽油机关键点预测热图；模型评价；输出模型在线应用。本发明方法学习到的抽油机关键点高分辨率表示不仅在语义上很强，而且在空间上也很精确。本发明借助多分辨率并联网络，实现关键点热图预测，模拟抽油机运行轨迹，节省油田成本。
基本信息
专利标题 ：
一种基于高分辨率表征学习的抽油机运行轨迹模拟方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114492216A
申请号 ：
CN202210406824.3
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-04-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张凯王强赵捍军张庆杰罗有刚张华清张黎明严侠刘丕养杨勇飞孙海姚军樊灵
申请人 ：
中国石油大学（华东）
申请人地址 ：
山东省青岛市黄岛区长江西路66号
代理机构 ：
青岛智地领创专利代理有限公司
代理人 ：
种艳丽
优先权 ：
CN202210406824.3
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/80
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220419
申请日 : 20220419
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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