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龙图腾网获悉山东捷瑞数字科技股份有限公司申请的专利一种基于多模态神经网络的油田智能决策与自适应调度系统及方法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：CN120525303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511020657.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于多模态神经网络的油田智能决策与自适应调度系统及方法是由刘兆伟;于亚楠;杨斌;王涛;赵影;安士才;孙德宝设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态神经网络的油田智能决策与自适应调度系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态神经网络的油田智能决策与自适应调度系统及方法，其中方法包括以下步骤：S1：数据处理；S2：三维建模；S3：数据对接；S4：地上地下三维孪生；S5：全生命周期历史追溯与动态还原；S6：智能决策与自适应调度；其中系统包括以下模块：数据处理模块、三维建模模块、数据对接模块、地上地下三维孪生模块、全生命周期历史追溯与动态还原模块、智能决策与自适应调度模块、系统管理模块。本发明实现了全生命周期数据的整合效率跃升，生产决策精度的突破性提升，资源调度与故障处置的效能质变，安全生产风险的系统性降低。

本发明授权一种基于多模态神经网络的油田智能决策与自适应调度系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态神经网络的油田智能决策与自适应调度方法，其特征在于，包括以下具体步骤： S1：数据处理：采集井场地层数据，将采集到的数据进行处理；通过数据清洗消除噪声干扰，校正设备误差，标准化格式以统一多源数据，提升后续建模与分析的准确性； S2：三维建模：构建井场地上地下三维可视化模型，实现地质结构与设备布局的空间可视化，辅助作业人员直观理解复杂地下构造与设备关联关系； S3：数据对接：对接井下作业实时数据，实现井下作业可视化；打通数据孤岛，为动态孪生提供实时数据支撑； S4：地上地下三维孪生：地上设备模型绑定实时传感器数据进行设备动作孪生呈现，三维地质模型支持动态剖切地下剖面，实时更新油藏参数热力图；实现物理世界与数字模型的实时映射，支持快速诊断设备异常与油藏变化； S5：全生命周期历史追溯与动态还原：构建井场全生命周期时间轴，支持按年份、阶段动态切换视图，标注关键事件，提供历史决策依据，辅助优化未来作业策略； S6：智能决策与自适应调度：根据历史数据预测产能趋势，结合历史经验库推荐最优作业参数，生成资源冲突拓扑矩阵，实现多井协同优化，通过多井资源协同调度，减少设备闲置率并提升采收率； S61：多模态神经网络预测引擎由LSTM网络处理时序地质数据+图卷积网络处理设备拓扑关系构成；使用多模态神经网络预测引擎对油田产能数据进行建模和预测，预测产能趋势，系统根据预测结果，结合历史经验库推荐最优作业参数； 多模态神经网络预测引擎包括： 输入层：输入地质动态参数：渗透率、含油饱和度；输入设备实时状态：抽油机电流、泵压、转速；输入历史产能数据：单井月产油量； 将得到的数据进入处理层：采用神经网络混合模型，通过神经网络优化网格精度并进行深入学习；神经网络分支，提取地质参数时变性；深度学习分支，学习多井设备状态的空间关联； 学习好的数据进行输出：未来30天产能趋势； 输出完的数据进入决策层决策； 匹配历史经验库； 输出最优作业参数组合； S62：利用资源冲突拓扑矩阵生成器分析多井之间的资源依赖关系，系统会根据拓扑矩阵，自动调整调度计划，实现多井协同优化； 资源冲突拓扑矩阵生成器的图建模流程如下： S621：首先进行节点定义，具体定义如下： 井口节点：属性=｛坐标、产能需求、优先级｝； 设备节点：属性=｛类型、实时位置、服务能力余量｝； S622：接下来是边定义，具体定义如下： 资源依赖边：权重=井距×设备负载率； 竞争冲突边：权重=电网负载率电缆容量； S63：利用Spark框架运行随机森林预测算法和人工智能算法，对井场实际生产运行状态进行实时监控和预测分析； S64：平台具备自适应调度与故障处置功能，动态调度器基于约束满足问题模型自动调整作业参数，故障诊断引擎通过图注意力网络定位根因；实时监测井场的运行状态，通过预设的优化算法和预测规则，平台自动调整作业参数和流程，实现井场的自动生产；一旦发现异常情况或故障，立即触发报警机制，并自动定位故障原因，提供解决方案，采用动态调度器进行人员和设备自适应调度与故障处置； S641：动态调度使用动态调度器： 动态调度器约束条件：单设备服务井数≤3，井距≥安全距离； 动态调度器执行策略：检测冲突值＞0.8时，自动插入缓冲期或重分配设备； S642：使用故障诊断引擎： 故障诊断引擎输入：多源异常信号； 图学习模型根因追溯：当监测到电流波动超出基线值的±15%时，图学习模型依据预构建的设备关系图谱，对潜在根因进行分析和推理，推理路径包括皮带打滑和泵轴偏心； 处置方案：停机更换+启动邻井增产协议补偿产能； 故障诊断引擎输出：故障根因概率、处置指令、产能补偿策略。

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