一种基于深度学习的机采井系统效率优化方法与装置

摘要

本发明实施例提供一种基于深度学习的机采井系统优化方法与装置。本发明的基于深度学习方法的机采井系统效率优化方法，融合生产数据、泵数据、电数据、温压数据等，作为系统效率优化的样本集。采用长短期记忆LSTM模型，构建系统效率阈值提取模型以及产液量预测模型。将系统效率进行区间划分，每个区间标记为一类，作为周期状态分类的标签，应用分类算法构建系统效率周期状态分类模型。结合系统效率阈值、产液量预测模型、周期状态分类模型，决定是否调整工作制度。另外，发明实施例还提供一种基于深度学习的机采井系统优化装置，包括数据预处理模块、系统效率阈值提取模块、周期状态分类模块、产液量预测模块。本发明实施例提供的技术方案能够对机采井的系统效率进行优化，降低开采成本、提高经济效益。