四川富利斯达石油科技发展有限公司彭远进获国家专利权
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龙图腾网获悉四川富利斯达石油科技发展有限公司申请的专利一种基于联邦学习的柱塞气井采气优化方法、装置以及设备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：CN120235080B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510702820.3，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于联邦学习的柱塞气井采气优化方法、装置以及设备是由彭远进;潘恩元;李苗设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于联邦学习的柱塞气井采气优化方法、装置以及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的柱塞气井采气优化方法、装置以及设备，包括：获取若干气井的柱塞周期数据，并对柱塞周期数据进行多阶段清洗和转换，得到各气井的滑动窗口组合柱塞周期产气数据；基于分布式联邦学习框架，以各气井的滑动窗口组合柱塞周期产气数据和压力数据，对多分支深度神经网络模型进行训练，得到产气预测模型；基于多目标优化算法生成若干种柱塞工作方案，并以产气预测模型输出的各柱塞工作方案下的周期产气量为依据，对柱塞工作方案进行迭代，最终得到最优柱塞工作方案。本发明属于柱塞气井采气优化领域。本发明可以实现气井生产的智能化和精细化管理。
本发明授权一种基于联邦学习的柱塞气井采气优化方法、装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的柱塞气井采气优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取若干气井的柱塞周期数据，并对柱塞周期数据进行多阶段清洗和转换，得到各气井的滑动窗口组合柱塞周期产气数据，其中各气井均属于同一集气站，各气井对应若干个滑动窗口组合柱塞周期产气数据； 基于分布式联邦学习框架，以各气井的滑动窗口组合柱塞周期产气数据和压力数据，对多分支深度神经网络模型进行训练，得到产气预测模型； 基于多目标优化算法生成若干种柱塞工作方案，并以所述产气预测模型输出的各柱塞工作方案下的周期产气量为依据，对柱塞工作方案进行迭代，最终得到最优柱塞工作方案，包括： 根据集气站中气井的数量，确定种群大小、交叉率及变异率，包括： 其中，为集气站中气井的数量，为种群大小，为交叉率，为变异率； 在得到种群大小后，以预设时间长度进行调整，得到3N种柱塞工作方案。
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