【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油田数据分析，特别涉及一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法。
技术介绍
1、在油田的开采和生产过程中，通过在抽油井安装各种传感器来实现对油井生产过程重要参数的实时监测与分析。目前油井智能监测装置取得了新的进展，能够实现示功图、井口压力、温度、电机三相电压、电流、功率等数据的实时采集、传输、存储等功能，同时积累了大量数据，但数据实际利用率较低，如何应用这些数据实现智慧油田是一个新的挑战。因此，在智慧油田的数字化转型中，有效的分析、使用数据变得至关重要。
2、油井的油管压力是一个关键的生产参数，能够提供油井产能和生产状况的实时监控。通过监测油管压力变化，运营人员可以及时了解油井的生产状态，有助于调整生产策略，了解油田的压力分布、产能、渗透率等信息，从而更好地规划油田开发和管理。
3、在实际油田生产过程中，由于现场的压力传感器会受到外部干扰或出现故障，产生异常数据是不可避免的，这就导致上传到云端的油管压力数据出现错误或缺失。但是传感器设备通常位于抽油井下，一旦发生损坏或出现问题，更换起来相当困难。因此，及时准确的长期预测压力数据对于油田生产管理至关重要。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足之处，本专利技术的目的在于提供一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，旨在对抽油井的油管压力时间序列进行预测，为石油开采提供一种高效、准确、方便的数据分析方法。
2、为了达到上述目的，本专利技术采取了以下技术方案：
...【技术保护点】
1.一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述步骤二中处理油管压力每小时的缺失值，利用缺失值前一小时和后一小时的平均值替代缺失值：
3.根据权利要求1所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述步骤四中混合循环神经网络模型中，包括循环神经网络和长短期记忆神经网络。
4.根据权利要求3所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述循环神经网络包含一个循环单元，该单元在每个时间步接收输入和前一个时间步的隐藏状态，并产生当前时间步的输出和新的隐藏状态：
5.根据权利要求3所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，长短期记忆网络包括遗忘门、输入门、输出门和细胞状态：
6.根据权利要求3所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述步骤四中混合循环神经网络模型中，共有四层隐藏层以及一层输出层
7.根据权利要求6所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述步骤四中所述隐藏层的循环神经网络层和长短期记忆神经网络层是成对出现的，使用残差连接构建模型，将第一对里面的循环神经网络层连接到第二对里面的循环神经网络层，第一对里面的长短期记忆神经网络层连接到第二对里面的长短期记忆神经网络层。
8.根据权利要求1所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述步骤四还包括模型训练过程，将数据集输入到模型进行训练，确定好网络结构、网络参数以及训练时残差混合循环神经网络模型的损失函数为累加的绝对误差。
9.根据权利要求1所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述利用实际生产的数据，验证残差混合循环神经网络模型性能包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述步骤二中处理油管压力每小时的缺失值，利用缺失值前一小时和后一小时的平均值替代缺失值：
3.根据权利要求1所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述步骤四中混合循环神经网络模型中，包括循环神经网络和长短期记忆神经网络。
4.根据权利要求3所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述循环神经网络包含一个循环单元，该单元在每个时间步接收输入和前一个时间步的隐藏状态，并产生当前时间步的输出和新的隐藏状态：
5.根据权利要求3所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，长短期记忆网络包括遗忘门、输入门、输出门和细胞状态：
6.根据权利要求3所述的一种基于残差混合循环神经网络的油井油管压力预测方法，其特征在于，所述步骤四...
【专利技术属性】
技术研发人员：桂珺，李润雨，侯延彬，张思为，马希斌，朱明明，韩承大，郭浩然，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：
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