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龙图腾网获悉西安安特石油科技有限公司申请的专利一种油井自动调控加药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：CN120867685B 。

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：202511395429.X，技术领域涉及：E21B37/06；该发明授权一种油井自动调控加药方法及系统是由赵小龙;张强;栗汝杰;李良;闫伟东设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种油井自动调控加药方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及石油开采技术领域，特别涉及一种油井自动调控加药方法及系统，所述方法包括：在油井内输油管道上布设多个温度传感器，采集数据点；对所有数据点做聚类得到所有数据点的类别标签，基于得到的类别标签序列按空间顺序进行联通，输出空间上连续的M个加药段；采集第一加药段的结蜡特征参数，将获取的结蜡特征参数输入到预构建的抑蜡剂浓度需求预测模型中，输出第一加药段的抑蜡剂浓度需求。本发明根据油体实际流动状态和温度分布精确控制抑蜡剂投加量，使药剂在管道内充分混合并达到目标浓度，避免局部加药不足或浪费，显著提高防蜡效果和用药经济性。

本发明授权一种油井自动调控加药方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种油井自动调控加药方法，其特征在于，包括： 沿输油管道的输送方向，按预设间距在油井内输油管道上布设多个温度传感器，基于预设的周期，采集数据点为第个传感器所在的空间位置坐标，为第个传感器采集时间，为第个传感器对应采集温度值； 对所有数据点做聚类得到所有数据点的类别标签，基于得到的类别标签序列按空间顺序进行联通，输出空间上连续的M个加药段； 沿输油管道的输送方向，采集第一加药段的结蜡特征参数，将获取的结蜡特征参数输入到预构建的抑蜡剂浓度需求预测模型中，输出第一加药段的抑蜡剂浓度需求，基于输出的第一加药段的抑蜡剂浓度需求，控制加药装置的抑蜡剂投药速率； 获取第S个加药段的结蜡特征参数，S∈M，将第S个加药段的结蜡特征参数输入到预构建的抑蜡剂浓度需求预测模型中，输出第S个加药段的抑蜡剂浓度需求； 获取第一个至第S-1个加药段的抑蜡剂投药速率，基于第一个至第S-1个加药段的实际抑蜡剂投药速率，获取其对第S个加药段的综合自然贡献浓度； 将综合自然贡献浓度与第S个加药段的抑蜡剂浓度需求进行对比分析，生成第S个加药段的加药指令； 所述抑蜡剂浓度需求预测模型的训练方法包括： 预先收集H组训练数据，H为大于1的正整数，所述H组训练数据包括结蜡特征参数，以及结蜡特征参数对应的抑蜡剂浓度需求； 采用梯度提升回归树模型作为抑蜡剂浓度需求预测模型，设置初始超参数； 将采集到的训练数据按照预设的比例划分为训练集、验证集和测试集； 使用训练集对模型进行训练，以均方误差作为损失函数，通过梯度下降法优化叶子节点权重，基于训练集损失的负梯度更新模型参数，采用贝叶斯优化方法对超参数进行调优； 引入早停机制，当验证集均方误差连续20轮下降幅度小于预设值时停止训练，保留验证集性能最优的模型参数； 使用测试集对训练好的模型进行评估，计算均方根误差和平均绝对百分比误差，对模型性能进行评估，模型性能评估达标，进行部署应用； 所述基于第一个至第S-1个加药段的实际抑蜡剂投药速率，获取其对第S个加药段的综合自然贡献浓度的方法包括： 采集第一个至第S-1个加药段的抑蜡剂投药速率及对应加药段的综合参数；综合参数包括管道内径和段间长度、流速和压力； 依次将第一个至第S-1个加药段的抑蜡剂投药速率及对应加药段的综合参数输入到预构建的贡献浓度预测模型中，得到每个加药段的在第S个加药段的贡献浓度； 将第一个至第S-1个加药段在第S个加药段的贡献浓度进行累加，得到对第S个加药段的综合自然贡献浓度； 所述贡献浓度预测模型的训练方法包括： 在实验的情况下，采用分段隔离实测的方法获取第一训练数据，所述第一训练数据的获取方法包括： 仅开启第G个加药段的投药泵，G∈1，S-1S＞2，关闭1至S-1中其他加药段，在第S加药段安装在线紫外分光光度计采集获取浓度数据； 记录第G个加药段投药开始后，药剂首次到达第S个加药段的时间Ts，从Ts开始，持续采集2min的浓度数据，取平均值作为贡献浓度； 获取第G个加药段的抑蜡剂投药速率及对应加药段的综合参数，以及对应的贡献浓度作为一组第一训练数据，预先收集Q组第一训练数据，Q为大于1的正整数； 采用长短期记忆网络作为贡献浓度预测模型，使用第一训练数据对贡献浓度预测模型进行训练，将抑蜡剂投药速率及对应加药段的综合参数作为贡献浓度预测模型的输入，将贡献浓度作为贡献浓度预测模型的输出，采用随机梯度下降法，通过反向传播算法调整贡献浓度预测模型的权重和偏置，以使贡献浓度预测模型的预测结果与实际结果的误差最小化，设置损失函数，损失函数为均方误差，当损失函数值达到收敛时，停止贡献浓度预测模型的训练，将损失函数值达到收敛时对应的贡献浓度预测模型作为训练后的贡献浓度预测模型。

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