一种基于深度学习的油井压力异常检测方法及系统

本发明涉及压力检测技术领域，具体为一种基于深度学习的油井压力异常检测方法及系统，包括以下步骤，采集控制信号与压强数据，计算斜率差与波动标注突变点，提取多维特征组生成训练样本，构建深度学习模型识别压差异常，实时预测油井压力异常时段。本发明中，通过构建控制信号与压差突变的时序对应关系，实现油井运行过程中异常波动的精准归因，提升压力变化识别的目标针对性，滑动结构提取多维动态特征，增强对井口或井下压力微幅异常的捕捉能力，训练样本结合控制行为标签，优化模型对不同异常形态的区分能力，提升复杂工况下适应性，实时预测机制确保油井压力状态识别具备连续性、快速性与高置信度，有效支撑采油过程中风险预警与运行保障。