【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
1、可利用各种类型的系统部件进行流体输送、流体控制、流体操作等。举例来说，可利用管道进行流体输送，可利用阀进行流体控制，并且可利用泵进行流体操作。举例来说，储层可以是包括流体的地下储层，其中可在地面上或地面之下(例如，地表下或地下)利用各种类型的流体系统部件。在将钻孔钻探到可包括储层的地下环境中的情况下，如果钻孔延伸到地面，则可在钻孔的地面处利用各种类型的系统部件，且可在井下利用各种类型的系统部件，例如使用一种或多种类型的操作(例如，搭建、放缆线、抽空等)在距地面一个或多个深度处将各种类型的系统部件定位在钻孔中。在各种环境(例如海上、近岸、储层等)中，一个或多个系统部件可在内表面处暴露于流体，所述内表面可能是两个或更多个系统部件之间的接头。
技术实现思路
1、一种方法可包括：响应于向装备中的发射而采集声学信号；以及通过将所述声学信号输入到机器学习模型中来产生输出信号，其中所述输出信号指示两件所述装备的位置布置。一种系统可包括：处理器；存储器，其能够由所述处理器存取；处理器可执行指令，其存储在所述存储器中，能够由所述处理器执行以指令所述系统：响应于向装备中的发射而采集声学信号；以及通过将所述声学信号输入到机器学习模型中来产生输出信号，其中所述输出信号指示两件所述装备的位置布置。一种或多种计算机可读存储介质可包括：处理器可执行指令，其可执行以指令计算系统：响应于向装备中的发射而采集声学信号；以及通过将所述声学信号输入到机器学习模型中来产生输出信号，其中所述输出信号指示两件所
2、提供本
技术实现思路
以介绍精选概念，所述精选概念在以下详细说明中加以进一步描述。本
技术实现思路
不旨在标识要求保护主题的关键或本质特征，也不旨在用作限制要求保护主题的范围的辅助。
【技术保护点】
1.一种方法，其包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述产生利用对所述声学信号的数据点的成对比较。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述声学信号是表示向量并且其中所述机器学习模型利用向量点积来计算得分。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型包括神经网络模型。
5.如权利要求3所述的方法，其中所述神经网络模型包括卷积神经网络(CNN)。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述产生包括将由损失函数表示的损失最小化。
7.如权利要求6所述的方法，其中所述损失函数包括S型函数。
8.如权利要求7所述的方法，其中所述S型函数限定两种状态。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述两种状态中的一者对应于所述两件装备彼此接触。
10.如权利要求8所述的方法，其中所述两种状态中的一者对应于所述两件装备彼此不接触。
11.如权利要求6所述的方法，其中所述损失函数包括互熵损失函数。
12.如权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型包括排序模型。
14.如权利要求1所述的方法，其中所述两件所述装备的所述位置布置对应于介于所述两件所述装备的初始状态与所期望结束状态之间的状态。
15.如权利要求1所述的方法，其包括使用标签训练所述机器学习模型。
16.如权利要求1所述的方法，其包括在不使用标签的情况下训练所述机器学习模型。
17.如权利要求1所述的方法，其中所述装备包括井装备。
18.如权利要求17所述的方法，其中所述井装备包括井口总成装备。
19.一种系统，其包括：
20.一种或多种包括处理器可执行指令的计算机可读存储介质，所述处理器可执行指令能执行以指令计算系统：
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种方法，其包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中所述产生利用对所述声学信号的数据点的成对比较。
3.如权利要求1所述的方法，其中所述声学信号是表示向量并且其中所述机器学习模型利用向量点积来计算得分。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述机器学习模型包括神经网络模型。
5.如权利要求3所述的方法，其中所述神经网络模型包括卷积神经网络(cnn)。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述产生包括将由损失函数表示的损失最小化。
7.如权利要求6所述的方法，其中所述损失函数包括s型函数。
8.如权利要求7所述的方法，其中所述s型函数限定两种状态。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述两种状态中的一者对应于所述两件装备彼此接触。
10.如权利要求8所述的方法，其中所述两种状态中的一者对应于所述两件装备彼此不接触。
11.如权利要求6所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：P·洛维肯，J·马修斯，O·奥占，Y·W·李，H·K·林，J·赫鲁比，
申请(专利权)人：斯伦贝谢技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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