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题名基于短时能量与LSTM的油井动液面深度研究
被引量：6
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作者
梁鑫
张著洪
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院
贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室
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出处
《计算机与现代化》
2021年第4期15-19,26,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62063002,61563009)。
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文摘
油井动液面深度计算一直是油田行业关注的重要课题,高效、准确地获取井下液面的动态深度信息对石油行业发展至关重要。为此,针对油井动液面的深度测算受环境噪声的影响而导致计算误差较大的问题,研究基于声波法的油井动液面深度估计与预测算法。通过设计改进型短时能量过零函数和三电中心削波函数,以及融合多渠道液面位置估计信息,获得动态液面的深度估计算法;将此法获得的液面位置和平均声速作为LSTM神经网络的输入,以及实测液面深度作为期望输出,获得可预测液面深度的预测模型。比较性的实验结果表明,所获液面深度计算算法较之短时能量和短时能量过零函数法,更能有效测算动液面深度;得到的预测模型能有效预测不同时段声波下的液面深度。
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关键词
动液面
声波测井
LSTM神经网络
短时能量过零函数
中心削波函数
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Keywords
fluid level
acoustic logging
LSTM neural network
short-time energy zero-crossing function
center clipping function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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