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龍圖騰網獲悉四川富利斯達石油科技發展有限公司申請的專利基于機器學習的氣井泡排制度優化方法、裝置、設備以及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120337797B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510827956.7，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于機器學習的氣井泡排制度優化方法、裝置、設備以及介質是由彭遠進;李苗;伍文杰設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的氣井泡排制度優化方法、裝置、設備以及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了基于機器學習的氣井泡排制度優化方法、裝置、設備以及介質，包括：基于泡排氣井動靜態特征與日產氣量的相關性篩選，得到關聯數據集；劃分訓練集和測試集；當滿足預設訓練要求時，輸出泡排氣井日產氣量預測模型；確定泡排氣井的泡排劑日加注量范圍、加注周期范圍以及稀釋比范圍；將優化參數輸入泡排氣井日產氣量預測模型中，得到優化參數對應的預測日產氣量；以預測日產氣量最大化為目標，對若干組優化參數進行篩選，得到最優優化參數。本發明屬于氣井泡排制度優化領域。本發明可以提高泡排氣井管理效率，提高泡排工藝實施效益。

本發明授權基于機器學習的氣井泡排制度優化方法、裝置、設備以及介質在權利要求書中公布了：1.基于機器學習的氣井泡排制度優化方法，其特征在于，所述方法包括： 基于泡排氣井動靜態特征與日產氣量的相關性對泡排氣井生產參數、泡排氣井氣藏參數以及井基本參數進行篩選，得到關聯數據集，包括：以泡排氣井生產參數、泡排氣井氣藏參數、井基本參數構建基礎數據集；基于皮爾遜相關性分析法，對基礎數據集中的參數進行篩選，得到與泡排氣井日產氣量相關的參數；根據與泡排氣井日產氣量相關的參數，構建關聯數據集； 基于所述關聯數據集，劃分訓練集和測試集； 基于所述訓練集對泡排氣井日產氣量預測模型進行訓練，并以測試集對泡排氣井日產氣量預測模型進行驗證，當滿足預設訓練要求時，輸出所述泡排氣井日產氣量預測模型，包括：基于所述訓練集，構建泡排氣井日產氣量預測模型，其中泡排氣井日產氣量預測模型按照時序對泡排氣井的產氣量進行預測；以DILATE作為所述泡排氣井日產氣量預測模型的損失函數，以Adam作為所述泡排氣井日產氣量預測模型的優化器；當DILATE達到預設應用要求時，向泡排氣井日產氣量預測模型輸入測試集，當滿足預設訓練要求時，輸出泡排氣井日產氣量預測模型； 確定泡排氣井的泡排劑日加注量范圍、加注周期范圍以及稀釋比范圍； 根據泡排氣井的泡排劑日加注量范圍、加注周期范圍以及稀釋比范圍，構建若干組優化參數，并將優化參數輸入所述泡排氣井日產氣量預測模型中，得到優化參數對應的預測日產氣量，其中，一組優化參數包括一個泡排劑日加注量、一個加注周期以及一個稀釋比； 以預測日產氣量最大化為目標，對若干組優化參數進行篩選，得到最優優化參數，包括：以預測日產氣量最大化為目標，從若干組優化參數中篩選出預測日產氣量最大對應的優化參數，若預測日產氣量最大對應的優化參數僅為一組，則將該組優化參數作為最優優化參數；若預測日產氣量最大對應的優化參數為兩組或兩組以上，則以成本最低為目標，從若干預測日產氣量最大對應的優化參數中篩選出成本最低的優化參數；若成本最低的優化參數僅為一組，則將該組優化參數作為最優優化參數；若成本最低的優化參數為兩組或兩組以上，則以最小現場附加工作量為目標，從若干成本最低的優化參數中篩選出最優優化參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川富利斯達石油科技發展有限公司，其通訊地址為：610051 四川省成都市成華區二環路東二段508號1棟4單元20層12號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。