摘要
本发明适用于油气井射孔振动监测技术领域,提供了一种油气井射孔智能监测判断方法,该方法通过井口振动数据采集系统得到不同工况下的射孔信号原始样本数据;对样本数据进行短时傅里叶变换,得到加窗的时频分布图;对时频分布图进行灰度处理;构建卷积神经网络模型,通过训练集确定卷积神经网络的参数,得到能够预测射孔的卷积神经网络模型;然后使用训练完成的卷积神经网络模型对射孔振动信号进行预测。本方法射孔判断智能可靠,摆脱了传统井口射孔监测方法依靠人工判断的缺点。
技术关键词
监测判断方法
油气井射孔
卷积神经网络模型
高精度振动传感器
短时傅里叶变换
振动采集系统
卷积神经网络训练
井口
振动特征
构建卷积神经网络
振动监测技术
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