基于时间卷积的含水率预测方法

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基于时间卷积的含水率预测方法
申请号:CN202510527072
申请日期:2025-04-24
公开号:CN120492835A
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本申请提出一种基于时间卷积的含水率预测算法及系统,涉及数据处理技术领域,通过对采集到的当前生产数据进行降噪预处理,将降噪预处理后的数据输入时间卷积模型;通过空间特征提取模块和时间特征提取模块,对降噪预处理后的数据依次进行空间特征提取和时间特征提取,得到时空特征;通过频域转换模块将数据转换为频域序列,并提取频域特征;将时空特征和频域特征输入融合分类模块,得到含水率预测结果。本申请提出基于时间序列和频域联合分析的时间卷积模型,并应用于含水率预测,提高了预测精度,有助于研究油田开发中的生产规律,也有助于优化油田生产管理和资源利用。
技术关键词
时间卷积网络 空间特征提取 输出特征 卷积模型 频域特征 构建预测模型 建立映射关系 训练集 更新模型参数 归一化方法 特征提取模块 误差 数据处理技术 序列 特征选择 定义 油田 重构 可读存储介质