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龙图腾网获悉天津大学;山东广域科技有限责任公司申请的专利基于跨维度依赖性的多元时序预测模型的油井油水两相流参数测量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：CN119886448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411993053.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于跨维度依赖性的多元时序预测模型的油井油水两相流参数测量方法是由高忠科;赵志强;赵广强;陈韩青;李梦宇;周邦;李伟设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨维度依赖性的多元时序预测模型的油井油水两相流参数测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨维度依赖性的多元时序预测模型的油井油水两相流参数测量方法，本发明的油井油水两相流参数测量方法通过基于跨维度依赖性的多元时间序列预测模型，实现了对油井油水两相流的含水率的高精度预测。基于跨维度依赖性的多元时间序列预测模型包括：依次连接的维度分段嵌入模块、跨时间注意力计算模块、路由机制模块、跨维度注意力计算模块和前馈神经网络，维度分段嵌入模块用于依次进行补丁分割、线性投影和补丁增强，跨时间注意力计算模块用于获取跨时间补丁嵌入特征，路由机制模块用于降低计算复杂度，跨维度注意力计算模块用于捕捉不同路由器的潜在关联，前馈神经网络用于输出油井油水两相流的含水率预测值。

本发明授权基于跨维度依赖性的多元时序预测模型的油井油水两相流参数测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨维度依赖性的多元时间序列预测模型，其特征在于，包括：依次连接的维度分段嵌入模块、跨时间注意力计算模块、路由机制模块、跨维度注意力计算模块和前馈神经网络，其中，维度分段嵌入模块的输入为样本、输出为补丁嵌入特征，维度分段嵌入模块用于依次进行补丁分割、线性投影和补丁增强； 其中，补丁分割为采用滑动窗口法对样本进行无重叠分割，得到N＝TP个长度为P的补丁，N个补丁组成向量数组X，T为样本长度，P为补丁长度，N为补丁数； 线性投影为将向量数组X中的每个补丁线性投影到统一的特征空间中，得到N个变换后补丁并组成向量数组Y； 补丁增强用于对向量数组Y中每一个变换后补丁添加位置编码，得到N个补丁嵌入特征并组成向量数组Z； 其中，样本包括归一化后幅值电压信号和归一化后相位电压信号，归一化后幅值电压信号为对幅值电压信号归一化后获得，归一化后相位电压信号为对相位电压信号归一化后获得，幅值电压信号和相位电压信号为同一时间段对油井油水两相流体采集获得； 跨时间注意力计算模块的输入为向量数组Z、输出为向量数组Z′，跨时间注意力计算模块采用自注意力机制对向量数组Z中不同补丁嵌入特征进行注意力计算，得到跨时间补丁嵌入特征并组成向量数组Z′； 路由机制模块的输入为向量数组Z′、输出为三个路由器，路由机制模块选取向量数组Z′中第S个跨时间补丁嵌入特征、第2S个跨时间补丁嵌入特征和第3S个跨时间补丁嵌入特征，并使路由机制模块选取的三个跨时间补丁嵌入特征各作为一个路由器； 跨维度注意力计算模块的输入为三个路由器和向量数组Z′，输出为三个路由器特征并组成向量数组Z″，跨维度注意力计算模块采用自注意力机制对三个路由器和向量数组Z′进行注意力计算； 前馈神经网络的输入为向量数组Z″，输出为油井油水两相流的含水率预测值，前馈神经网络包括：输入层、Dropout层、隐藏层、Dropout层、输出层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学;山东广域科技有限责任公司，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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