机采井结垢状态智能识别方法和系统

本发明公开一种机采井结垢状态智能识别方法和系统，包括：对机采井数据集中的异常值和噪声信息进行滤除；获取可靠结垢标签；从原始数据中筛选出与机采井结垢高度相关的影响因素，确定结垢关联特征；构建基于CNN‑LSTM神经网络模型，并引入SE注意力机制构建SE‑LSTM算法，采用Adam优化器对模型参数进行优化；根据可分离变量和结垢关联特征，输入到基于CNN‑LSTM神经网络模型中进行训练，使用多分类交叉熵作为训练的损失函数，输出结垢类型；利用训练好的基于CNN‑LSTM神经网络模型，对未知机采井的结垢数据进行预测。采用本发明技术方案，能够准确识别机采井结垢特征。