中国石油大学(华东)孙伟峰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于知识引导双向LSTM的溢流识别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：CN120670996B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510810776.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于知识引导双向LSTM的溢流识别方法及系统是由孙伟峰;王东岳;宫辰涛;郭延良设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于知识引导双向LSTM的溢流识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及钻井溢流技术领域，提出了基于知识引导双向LSTM的溢流识别方法，包括如下步骤：获取钻井工程参数数据并进行预处理；将预处理后的数据传输至基于双向LSTM的溢流识别模型，得到溢流识别结果；基于双向LSTM的溢流识别模型训练过程中，构建的损失函数包括溢流样本的预测损失项、正常样本预测损失项以及正则化惩罚项；基于知识引导双向LSTM的溢流识别方法及系统，利用样本的重要性作为先验知识，调整模型学习的重点改进模型的损失函数，促使其更加关注早期溢流特征的学习以提升预警的及时性，更有利于深度学习算法在钻井风险监测领域的推广应用。
本发明授权基于知识引导双向LSTM的溢流识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于知识引导双向LSTM的溢流识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取钻井工程参数数据，并进行预处理； 将预处理后的数据传输至基于双向LSTM的溢流识别模型，得到溢流识别结果； 基于双向LSTM的溢流识别模型训练过程中，构建的损失函数包括溢流样本的预测损失项、正常样本预测损失项以及正则化惩罚项； 采用单调递减的指数函数按照时序加权溢流样本的损失值，作为溢流样本的预测损失项，以增加溢流样本预测损失的重要性；动态缩小正常样本对应损失值的权重，进行加权得到正常样本预测损失项，以降低正常样本预测损失的重要性。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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