西南石油大学杨谋获国家专利权
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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于机器学习的固井注水泥顶替效率评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117744486B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311757223.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的固井注水泥顶替效率评价方法是由杨谋;赵鹏超;唐欣;宋泽平;祝鑫泉;唐彬;车双苗设计研发完成，并于2023-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的固井注水泥顶替效率评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的固井注水泥顶替效率评价方法，属于油田开发技术领域，具体步骤为，基于现场完井井身结构数据建立全井筒物理模型，将物理模型导入Fluent软件的mesh模块进行网格划分，之后导入case模块随机生成多组处于合理流体参数范围内的注水泥模拟方案，结合的网格文件，数值模拟得出多组顶替模拟结果的原始数据集，归一化处理结果，采用随机森林算法优选出最优回归预测模型参数，并基于原始数据集中模拟方案得出各参数相对于顶替效率的重要性，并预测顶替效率；本发明操作简单、计算时间短、操作难度小，通过随机森林算法中特征重要性分析，可以有效分析出各参数对顶替效率的重要性，模拟过程还原现场条件，使得模拟结果更加准确。
本发明授权一种基于机器学习的固井注水泥顶替效率评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的固井注水泥顶替效率评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于现场完井井身结构数据，采用建模软件建立全井筒物理模型； 步骤S2：将物理模型导入Fluent软件的mesh模块进行网格划分； 步骤S3：将划分得到的网格文件导入Fluent软件的case模块，基于现场流体的相关参数，随机生成多组处于合理流体参数范围内的注水泥模拟方案，结合导入case模块的网格文件，数值模拟得出多组顶替模拟结果的原始数据集； 步骤S4：对顶替模拟结果进行归一化处理； 步骤S5：采用随机森林算法优选出最优回归预测模型参数，并基于原始数据集中的模拟方案得出各参数相对于顶替效率的重要性； 步骤S6：从原始数据集中随机选取至少5组数据，代入随机森林回归预测模型预测顶替效率。
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