摘要
本发明涉及一种井筒完整性实时监测与风险预测方法,包括:数据获取步骤:通过井筒设定位置处的多个传感器采集多种类参数的时序参数数据;预处理步骤:对多种类的时序参数数据进行预处理,得到各种类参数的特征数据;风险预测步骤:将各种类参数的特征数据,输入预先构建的人工智能模型,对各种类参数的当前时间段的完整性进行定量评价,以及对各种类参数的预设时长的未来时段进行风险预测;界面报告步骤:在用户界面显示完整性定量评价和风险预测的结果。
技术关键词
风险预测方法
人工智能模型
参数
空间分布特征
数据
遗传算法
融合注意力机制
时间段
时序
网络结构
报告
融合特征
界面
传感器
数值
压力