采油井解堵方法及其系统技术方案

公开了一种采油井解堵方法及其系统。其首先获取由摄像头采集的井内堵塞图像，接着，从所述井内堵塞图像中提取优化后多尺度井内拥堵深层特征图，然后，基于所述优化后多尺度井内拥堵深层特征图，确定解堵方案。这样，可以智能化地评估井内堵塞程度并选择合适的解堵方案。案。案。

【技术实现步骤摘要】
采油井解堵方法及其系统


[0001]本公开涉及采油井解堵领域，且更为具体地，涉及一种采油井解堵方法及其系统。

技术介绍

[0002]采油井由于长时间的运行和沉积物的堆积，往往会出现各种程度的堵塞。为了保证采油井的正常产能和延长设备的使用寿命，需要及时解决井内的堵塞问题。
[0003]然而，不同的堵塞程度通常需要采用不同的解堵方案，因此准确评估井内堵塞程度并选择合适的解堵方案成为一个关键问题。
[0004]传统的评估方法主要依靠人工观察和经验判断，存在主观性和局限性。因此，期待一种优化的采油井解堵方案。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本公开提出了一种采油井解堵方法及其系统，其可以智能化地评估井内堵塞程度并选择合适的解堵方案。
[0006]根据本公开的一方面，提供了一种采油井解堵方法，其包括：获取由摄像头采集的井内堵塞图像；从所述井内堵塞图像中提取优化后多尺度井内拥堵深层特征图；以及基于所述优化后多尺度井内拥堵深层特征图，确定解堵方案。
[0007]在采油井解堵方法中，从所述井内堵塞图像中提取优本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种采油井解堵方法，其特征在于，包括：获取由摄像头采集的井内堵塞图像；从所述井内堵塞图像中提取优化后多尺度井内拥堵深层特征图；以及基于所述优化后多尺度井内拥堵深层特征图，确定解堵方案。2.根据权利要求1所述的采油井解堵方法，其特征在于，从所述井内堵塞图像中提取优化后多尺度井内拥堵深层特征图，包括：对所述井内堵塞图像进行图像增强以得到增强井内堵塞图像；基于深度卷积神经网络模型，从所述增强井内堵塞图像中提取多尺度井内拥堵深层特征图；以及对所述多尺度井内拥堵深层特征图进行特征分布优化以得到所述优化后多尺度井内拥堵深层特征图。3.根据权利要求2所述的采油井解堵方法，其特征在于，对所述井内堵塞图像进行图像增强以得到增强井内堵塞图像，包括：对所述井内堵塞图像进行双边滤波以得到所述增强井内堵塞图像。4.根据权利要求3所述的采油井解堵方法，其特征在于，基于深度卷积神经网络模型，从所述增强井内堵塞图像中提取多尺度井内拥堵深层特征图，包括：将所述增强井内堵塞图像通过基于金字塔网络的特征提取器以得到井内拥堵浅层特征图、井内拥堵中层特征图、井内拥堵深层特征图；以及融合所述井内拥堵浅层特征图、所述井内拥堵中层特征图和所述井内拥堵深层特征图以得到所述多尺度井内拥堵深层特征图。5.根据权利要求4所述的采油井解堵方法，其特征在于，融合所述井内拥堵浅层特征图、所述井内拥堵中层特征图和所述井内拥堵深层特征图以得到所述多尺度井内拥堵深层特征图，包括：利用自适应融合模块来融合所述井内拥堵浅层特征图、所述井内拥堵中层特征图和所述井内拥堵深层特征图以得到所述多尺度井内拥堵深层特征图。6.根据权利要求5所述的采油井解堵方法，其特征在于，利用自适应融合模块来融合所述井内拥堵浅层特征图、所述井内拥堵中层特征图和所述井内拥堵深层特征图以得到所述多尺度井内拥堵深层特征图，包括：将所述井内拥堵浅层特征图和所述井内拥堵中层特征图融合为第一输入张量后经过第一卷积层以得到中层编码特征图；将所述中层编码特征图和所述井内拥堵深层特征图...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨刚，臧强，方贺，芦学惠，谢双汇，哈尔恒，
申请(专利权)人：新疆华屹能源发展有限公司，
类型：发明
国别省市：