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龙图腾网获悉天津鑫源工程技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的油井压力异常检测方法及系统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：CN120372481B 。

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：202510446509.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于深度学习的油井压力异常检测方法及系统是由张鹏蕾;程佳睿;吴雪梅设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的油井压力异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及压力检测技术领域，具体为一种基于深度学习的油井压力异常检测方法及系统，包括以下步骤，采集控制信号与压强数据，计算斜率差与波动标注突变点，提取多维特征组生成训练样本，构建深度学习模型识别压差异常，实时预测油井压力异常时段。本发明中，通过构建控制信号与压差突变的时序对应关系，实现油井运行过程中异常波动的精准归因，提升压力变化识别的目标针对性，滑动结构提取多维动态特征，增强对井口或井下压力微幅异常的捕捉能力，训练样本结合控制行为标签，优化模型对不同异常形态的区分能力，提升复杂工况下适应性，实时预测机制确保油井压力状态识别具备连续性、快速性与高置信度，有效支撑采油过程中风险预警与运行保障。

本发明授权一种基于深度学习的油井压力异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的油井压力异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取泵控启停信号与阀控指令时间戳，结合压强序列计算斜率差值与波动，标注突变点，结合控制行为生成控制关联压差标注集； 控制关联压差标注集的获取步骤具体为： S111：基于泵控启停信号与阀控指令时间戳，提取与其对应的压强采样序列时间点，计算连续时间段内相邻采样点之间的压差值变化序列，判断相邻压差值之间的差异幅度是否落入泵控响应阈值区间，标记满足阈值区间约束条件的连续区间，得到压差响应区间段； S112：根据所述压差响应区间段，根据其中压差值波动的极值位置提取对应时间点，对连续压差序列进行压差跳变判别处理，依据压差序列突变的符号方向性与数值波动率计算方式，提取跳变点，生成压差突变时间点集合； S113：根据所述压差突变时间点集合，对每一跳变点查找所属的压差响应区间段，采用公式： ； 计算压差突变点所对应区间的控制关联压差强度值，以控制关联压差强度值为索引依据，将跳变点与区间信息绑定，获取控制关联压差标注集，其中，表示第个时间点处的压差值，为压差值对应的采样时间戳，表示当前压差区间段中参与计算的压差跳变段的总点数； S2：基于所述控制关联压差标注集，提取压强序列窗口，计算一阶差值、趋势斜率、滑动标准差与波动区间平均值，构建多维时间序列特征组； 多维时间序列特征组的获取步骤具体为： S211：根据所述控制关联压差标注集中标定的压差突变区段，获取对应时间范围内的压强原始采样值，按突变区段时间区间进行定位提取，将提取序列按时间轴划分为多重叠片段，得到滑动时间片段序列； S212：基于所述滑动时间片段序列，针对每个时间片段内的压强原始采样值，分别进行一阶差值处理、趋势斜率计算、滑动标准差计算及波动区间均值计算，生成每个时间片段对应的压强波动特征值组； S213：根据所述压强波动特征值组，以每组特征所对应的时间序列顺序为索引，采用公式： ； 计算多维时间序列特征值，对所有特征值按顺序拼接为向量结构，建立多维时间序列特征组，其中，表示第个一阶差值，表示第个趋势斜率，表示第个滑动标准差，表示第个波动区间平均值，表示每个滑动时间片段内的特征项数量； S3：基于所述多维时间序列特征组，依据对应样本在所述控制关联压差标注集中的控制类型信息，分别赋予标签并将特征向量与对应标签进行配对，构建控制行为训练样本集合； S4：基于所述控制行为训练样本集合的特征向量与类别标签，依次输入深度学习网络结构中的神经单元，提取内部变化模式并建立分类边界映射，选择网络权重参数，生成压差识别模型参数组； S5：获取油井运行过程中实时压强采样数据，对实时数据提取特征向量，利用所述压差识别模型参数组进行预测计算，识别压力异常类别时间段，生成油井压力异常实时检测结果。

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