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本发明涉及油田开发技术领域，具体涉及多因素融合分析的油井故障诊断预测方法及系统，包括以下步骤：S1：收集油井的生产数据、历史维护记录、地质信息以及周边环境数据；S2：对S1中采集的数据进行清洗、标准化处理，并通过特征工程提取关键信息；S3：通过预设的混合算法框架整合优化S2中提取的关键信息；S4：运用长短期记忆网络构建故障诊断预测模型；S5：预测故障发生的概率及类型；S6：定期调整和优化S3中的融合分析框架和S4的预测模型参数。本发明，整合多源数据和应用长短期记忆网络(LSTM)，实现了油井故障
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118094379A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410406175.6G06F18/243(2023.01)
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