一种基于神经网络模型的气井积液预警方法及装置

本发明公开了一种基于神经网络模型的气井积液预警方法及装置，其中方法包括：获取气井实时数据，对所述实时数据进行预处理，将预处理后的实时数据进行频域分析，得到实时频域特征；对所述实时频域特征进行频域归一化处理，得到归一化处理后的套压特征、油压特征、瞬时气量特征，由所述归一化处理后的套压特征、油压特征、瞬时气量特征组成特征向量，将所述特征向量作为输入向量，输入训练完毕的神经网络模型；所述训练完毕的神经网络模型的输出结果作为所述实时数据对应的输出结果，基于所述实时数据对应的输出结果确定是否对气井积液进行预警。本方法通过早期干预，降低积液治理成本，提高气井生产的稳定性和生产效率。