中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司王胜获国家专利权
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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胜利油田分公司申请的专利基于深度学习的油藏监测指标预警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：CN119811043B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311298596.3，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于深度学习的油藏监测指标预警方法是由王胜;李建荣;李洋;梁雪影;潘亚强;高小明;郭海燕;邵治国设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的油藏监测指标预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的油藏监测指标预警方法，该基于深度学习的油藏监测指标预警方法包括：步骤1，收集历史数据；步骤2，建立卷积神经网络模型，以井底流压值为输入值，对应的井底温度最大值和最小值为输出值；步骤3，利用对应井底温度最大和最小值的标签数据分别训练两个神经网络得到两个预测模型；步骤4，根据预测模型得到预测的井底温度最大与最小值，从而量化了其不确定性区间。该基于深度学习的油藏监测指标预警方法为油藏动态预警提供了可靠的数据驱动依据；同时本发明中用于预测井底温度上下界的深度卷积神经网络结构相比全连接神经网络具有抗噪效果好和准确率高的优势。
本发明授权基于深度学习的油藏监测指标预警方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的油藏监测指标预警方法，其特征在于，该基于深度学习的油藏监测指标预警方法包括： 步骤1，收集历史数据； 步骤2，建立卷积神经网络模型，以井底流压值为输入值，对应的井底温度最大值和最小值为输出值； 步骤3，利用对应井底温度最大和最小值的标签数据分别训练两个神经网络得到两个预测模型； 步骤4，根据预测模型得到预测的井底温度最大与最小值，从而量化了其不确定性区间； 在步骤1，收集每日油井井底流压值以及所述井底流压值对应的井底温度最大值与最小值； 在步骤3，得到的预测模型为： ； ； ； 其中，是井底流压值，是井底温度最大值的近似值，是井底温度最小值的近似值， f是从井底流压值到井底温度最大值近似值映射的神经网络算子， g是从井底流压值到井底温度最小值近似值映射的神经网络算子； 所述井底流压值对应的井底温度变动区间。
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