【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油田数据分析领域的预测技术，具体涉及一种基于残差递归神经网络的抽油井井口温度预测方法。
技术介绍
1、当前，智慧油田已取得一些显著进展，通过在油井内安装各类传感器，实现对油井生产过程中关键参数的实时监测与分析。其中温度传感器使得温度数据的采集、传输和存储成为可能，积累了大量的温度数据。
2、测量油井内部温度具有重要的价值和意义，主要包括以下三方面：
3、(1)监测油井状态：温度传感器可以用于监测油井的温度变化，提供有关油井状态的信息。
4、(2)提高油井效率：温度测量可以帮助优化油井的运行。通过了解油井中的温度分布，操作人员可以调整生产参数，以提高油井的效率和产量。
5、预防设备故障：异常的温度变化可能表明设备存在潜在的故障或问题。
6、但是在油田实际生产过程中，当温度数据采集系统内部由于网络问题，数据采集系统故障，传感器故障等原因，会发生温度传感器无法接收到数据或者产生异常数据的情况，从而就会导致上传到云端的温度数据缺失。近些年，机器学习和深度学习模型被广泛应用...
【技术保护点】
1.一种基于残差递归神经网络的抽油井井口温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于残差递归神经网络的抽油井井口温度预测方法，其特征在于，所述步骤二的井口温度数据进行预处理包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于残差递归神经网络的抽油井井口温度预测方法，其特征在于，所述步骤三中Res-LSTM神经网络模型设计包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于残差递归神经网络的抽油井井口温度预测方法，其特征在于，所述步骤四中Res-LSTM神经网络模型训练过程，包括以下步骤：
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于残差递归神经网络的抽油井井口温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于残差递归神经网络的抽油井井口温度预测方法，其特征在于，所述步骤二的井口温度数据进行预处理包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于残差递归神经网络的抽油井井口温度预测方法，其特征在于，所述步骤三中res-lstm神经网络模...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯延彬，朱明明，桂珺，崔晓月，徐文礼，李润雨，马文博，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：
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