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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于人工智能的采油系统故障诊断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：CN121637101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610155492.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于人工智能的采油系统故障诊断方法及系统是由赵铭杰;宋曙光设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的采油系统故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于石油工程技术领域，涉及一种基于人工智能的采油系统故障诊断方法及系统。该故障诊断方法包括以下步骤：步骤S1，基于目标井与其对比井的同步运行信号，构建用于表征二者运行状态差异的多通道特征差异图谱；步骤S2，将所述多通道特征差异图谱输入多尺度对比学习神经网络模型，得到目标井的故障评分值；步骤S3，基于故障评分值的时间演化趋势特征，与预设扰动模板进行相似性匹配，得到目标井的当前故障等级判定结果及其诊断置信度。

本发明授权一种基于人工智能的采油系统故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的采油系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，基于目标井与其对比井的同步运行信号，构建用于表征二者运行状态差异的多通道特征差异图谱； 步骤S2，将所述多通道特征差异图谱输入多尺度对比学习神经网络模型，得到目标井的故障评分值； 步骤S3，基于所述故障评分值的时间演化趋势特征，与预设扰动模板进行相似性匹配，得到目标井的当前故障等级判定结果及其诊断置信度； 多通道特征差异图谱的构建方法为： 提取目标井及其对比井在时间窗口T内的标准化运行信号矩阵，并按照井对关系对所述标准化运行信号矩阵进行组合，得到无标签样本对； 针对所述无标签样本对，逐通道计算目标井与各对比井在时间窗口T内运行信号的偏移量均值差、波动幅度差以及相位差； 结合运行信号之间的相关性结构与跨井信号耦合特性，构建运行信号间的相关性矩阵，并基于所述相关性矩阵计算井间耦合结构偏差度； 将所述耦合结构偏差度与偏移量均值差、波动幅度差及相位差进行组合，得到多通道特征差异图谱； 标准化运行信号矩阵的生成方法为： 在时间窗口T内同步采集目标井及各采油井的运行信号； 提取目标井及各采油井的地质属性、井型结构和运行工况状态参数，形成对应的静态特征描述； 基于所述静态特征描述，计算各采油井与目标井之间的静态特征相似度，并将静态特征相似度不低于预设相似性阈值的采油井确定为目标井的对比井； 对目标井及其对比井的运行信号进行归一化处理，并设定统一的时间步长，将不同采样频率下获取的各采油井运行信号重采样至统一时间轴，通过线性插值方式进行时间对齐； 对经归一化与时间对齐处理后的运行信号，依据原则进行异常值检测与剔除； 基于完成异常剔除处理的运行信号，构建标准化运行信号矩阵； 步骤S2具体包括： 步骤S21，将所述多通道特征差异图谱输入多尺度对比学习神经网络模型，提取在多个时间尺度下持续存在的稳定偏移模式； 步骤S22，基于所述稳定偏移模式，生成用于表征目标井当前运行状态异常程度的故障评分值； 步骤S3具体包括： 将目标井的故障评分值构建为评分时间序列，并采用滑动窗口法对该评分时间序列进行平滑处理，得到目标井的滑动平均评分，同时计算对应的评分变化率； 对所述评分变化率进行归一化处理，得到归一化评分变化率； 构建扰动特征模板，用于表征正常工况下的评分波动特征模式； 将归一化评分变化率与扰动特征模板进行相似性匹配并计算匹配度，当匹配度大于预设评分波动相似性判别阈值时，判定目标井当前评分波动符合正常工况扰动波动模式，否则判定为异常波动； 将属于正常工况扰动模式的时间窗从评分时间序列中剔除，得到剔除扰动伪象后的有效评分时间序列； 根据所述有效评分时间序列，计算目标井当前故障等级，并输出对应的诊断置信度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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