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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院申请的专利水侵模式识别方法、装置、电子设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114077804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010826046.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权水侵模式识别方法、装置、电子设备及介质是由顾少华;糜利栋;薛亮;赵林;蒋谢尔;刘倩设计研发完成，并于2020-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本水侵模式识别方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：公开了一种水侵模式识别方法、装置、电子设备及介质。该方法可以包括：建立样本池；获取样本池的数据的分段斜率特征集合；根据样本池，针对随机森林算法机器学习模型进行训练，获得最终模型；获取实测数据的分段斜率特征集合；将实测数据的分段斜率特征集合代入最终模型中，进行实测数据的水侵模式识别。本发明将机器学习与试井数据分析相结合，实现了利用试井的压力恢复数据对气井的水侵模式的自动识别，解决了现有的水侵特征识别方法的人为判断误差大的问题。

本发明授权水侵模式识别方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种水侵模式识别方法，其特征在于，包括： 建立样本池； 获取所述样本池的数据的分段斜率特征集合； 根据所述样本池，针对随机森林算法机器学习模型进行训练，获得最终模型； 获取实测数据的分段斜率特征集合； 将所述实测数据的分段斜率特征集合代入所述最终模型中，进行所述实测数据的水侵模式识别； 其中，获取所述样本池的数据的分段斜率特征集合包括： 根据气井压力，计算对应的拟压力； 计算拟压力导数，获得拟压力导数曲线； 根据时间序列固定分段数的分段算法，针对所述拟压力导数曲线提取离散分段斜率特征，即为该数据对应的分段斜率特征集合； 其中，随机森林算法机器学习模型为： 步骤301：输入样本池与特征维数，确定初始参数与终止条件； 步骤302：对于第i棵树，根据样本池确定训练集与验证集，以训练集作为根节点的样本，从根节点开始训练，使用基尼指数最小作为特征选择的准则，寻找最佳的特征和阈值； 步骤303：若当前节点上达到终止条件，则设置当前节点为叶子节点，该叶子节点的预测输出为当前节点样本集合中数量最多的一类水侵模型cj，概率p为cj占当前样本集的比例； 若当前节点没有达到终止条件，则从特征维数中无放回的随机选取f维特征，寻找分类效果最好的一维特征及其阈值，当前节点上样本第k维特征小于阈值的样本被划分到左节点，其余的被划分到右节点，继续训练其他节点； 步骤304：重复步骤302-303直到所有节点都训练过了或者被标记为叶子节点； 步骤305：重复步骤302-304直到所有决策树均被训练过。

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