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龙图腾网获悉深圳市远东石油钻采工程有限公司申请的专利基于深度学习模型的水下井口结构稳定性分析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：CN120781662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510854803.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习模型的水下井口结构稳定性分析方法是由陈奖;姜柯;赵树清;彭紫璇;余家隆;景福纯;胡耿钧设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习模型的水下井口结构稳定性分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习模型的水下井口结构稳定性分析方法，涉及水下井口安全检测技术领域，基于目标井口的结构参数，构建井口结构基础仿真模型；获取目标井口所处位置的环境参数，构建与目标井口相对应的井口运行深度学习模型；获取目标井口的状态参数，将所获得的状态参数输入至井口运行深度学习模型内，输出目标井口运行过程中的状态特征，根据所获得的井口运行过程中的状态特征对目标井口的结构稳定性进行评估；通过获取各个状态特征之间的特征关联性，利用特征之间的特征关联性以及特征自身的参数值，获得目标井口各个井口装置的结构安全风险情况，实现对目标井口在当前环境参数下的结构稳定性监控及风险预测。

本发明授权基于深度学习模型的水下井口结构稳定性分析方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习模型的水下井口结构稳定性分析方法，其特征在于，包括： 基于目标井口的结构参数，构建井口结构基础仿真模型； 获取目标井口所处位置的环境参数，构建与目标井口相对应的井口运行深度学习模型； 获取目标井口的状态参数，将所获得的状态参数输入至井口运行深度学习模型内，输出目标井口运行过程中的状态特征，根据所获得的井口运行过程中的状态特征对目标井口的结构稳定性进行评估； 基于目标井口的结构参数，构建井口结构基础仿真模型的过程包括： 目标井口由若干个具有不同功能的井口装置组成，目标井口的结构参数包括各个井口装置的尺寸、材质、连接方式； 基于目标井口的各个井口装置的尺寸和材质创建对应的装置模型块，根据井口装置的连接方式，对各个装置模型块进行拼装连接，从而获得与目标井口相对应的井口结构基础仿真模型，并将结构参数赋予井口结构基础仿真模型内的各个装置模型块； 获取目标井口所处位置的环境参数，构建与目标井口相对应的井口运行深度学习模型的过程包括： 所述环境参数包括目标井口所处位置的地质参数和海洋环境参数； 构建分层感知模型，并对分层感知模型进行初始化； 对完成初始化后的分层感知模型进行网络层构建，获得对应的输入层、隐藏层以及输出层； 对所构建的分层感知模型进行训练后，获得对应的井口运行深度学习模型； 输入层的构建过程为：根据所获得的结构参数、地质参数、海洋环境参数在输入层内构建对应的神经元，并分别将与结构参数、地质参数、海洋环境参数对应的神经元分别进行汇总，获得对应的结构神经元集合、地质神经元集合以及海洋神经元集合，分别构建与结构参数、地质参数、海洋环境参数以及状态参数对应的隐藏层，并在每个隐藏层内构建与各个参数对应的神经元； 构建输出层，根据目标井口的各个井口装置构建对应的神经元，从而完成分层感知模型的构建； 对所构建的分层感知模型进行训练的过程包括： 设置样本数据，所述样本数据包括相同规格的水下井口在不同环境参数下的状态参数，对样本数据进行特征提取，获得若干个样本特征，获得样本特征集； 将样本特征集划分为训练集、测试集和验证集，比例为8:1:1； 将训练集内的样本特征输入至分层感知模型中，通过前向传播输出结果，然后根据损失函数获得损失值，再通过反向传播获得对应的梯度，最后优化并更新分层感知模型的参数； 使用验证集对分层感知模型的参数进行调优，从而完成对分层感知模型的训练； 最后通过测试集对完成训练的分层感知模型进行评估，若评估结果达到预期，则获得对应的井口运行深度学习模型，反之则对分层感知模型进行第二轮的训练，以此类推，直至分层感知模型的训练结果达到预期或训练轮次达到预设轮次； 获取目标井口的状态参数，将所获得的状态参数输入至井口运行深度学习模型内，输出目标井口运行过程中的状态特征的过程包括： 对所输入的状态参数进行特征提取，获得与各个状态参数所对应的时序特征和状态特征； 将所获得的状态特征与各个井口装置相对应，并获得各个状态特征的特征值； 根据时序特征根据时间顺序构建对应的时序序列，并将与时序特征相对应的状态特征的特征值映射至时序序列的对应位置，获得状态特征变化量； 根据所提取到的状态特征，根据状态特征的特征值，对不同状态特征之间进行等量关联对比，获得对应的特征关联系数； 根据所获得的井口运行过程中的状态特征对目标井口的结构稳定性进行评估的过程包括： 根据所获得状态特征之间的特征关联系数，对各个状态特征之间的关联程度进行界定； 设置关联系数阈值范围0.8,1]、0.6,0.8]、0.4,0.6]、0.2,0.4]、[0,0.2]； 当所获得的特征关联系数的绝对值属于0.8,1]，则表示对应的状态特征之间关联性极强，当所获得的特征关联系数的绝对值属于0.6,0.8]，则表示对应的状态特征之间关联性强，当所获得的特征关联系数的绝对值属于0.4,0.6]，则表示对应的状态特征之间关联性一般，当所获得的特征关联系数的绝对值属于0.2,0.4]，则表示对应的状态特征之间关联性弱，当所获得的特征关联系数的绝对值属于[0,0.2]，则表示对应的状态特征之间无关联性；需要说明的是，特征关联系数的正负分别表示状态特征之间的关联性是正相关和负相关； 对目标井口的各个井口装置的结构参数所对应的状态特征进行标号，记为j，其中j=1,2，……，m； 则标号为j的状态特征的特征值记为； 则获取该井口装置所对应的结构风险系数，记为Jf，其中： 其中，表示外部因素影响系数，表示与标号为j的状态特征相对应的标准安全值，为与标号为j的状态特征关联性极强、关联性强以及关联性一般的其他所有状态特征的特征关联系数均值的加权值； 对各个井口装置设置对应的结构风险阈值F0； 若≥F0，则表示对应的井口装置存在结构安全风险； 若＜F0，则表示对应的井口装置结构稳定； 将存在结构安全风险的井口装置在井口结构基础仿真模型内对应的装置模型块进行高亮标记。

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