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龙图腾网获悉深圳市盛稻信息技术有限公司申请的专利一种油井生产过程智能监测系统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：CN120798254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511178508.5，技术领域涉及：E21B43/00；该发明授权一种油井生产过程智能监测系统是由赵爽;林晓静设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种油井生产过程智能监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种油井生产过程智能监测系统，涉及油井生产监测技术领域，包括：数据采集模块，用于采集油井生产过程中的多类型传感器数据；数据处理模块，用于接收数据采集模块采集的多类型传感器数据，对多类型传感器数据进行数据清洗、时序对齐以及标准化处理，并从处理后的数据中构建表征油井运行状态的多维度特征集，多维度特征集表征多类型传感器数据之间的复杂相互关联关系。本发明通过数据采集模块获取多类型传感器数据，经数据处理模块进行清洗、时序对齐、标准化处理并构建多维度特征集，有效捕捉多类型数据间的复杂关联，解决了现有系统对多数据相互影响分析不足的问题。

本发明授权一种油井生产过程智能监测系统在权利要求书中公布了：1.一种油井生产过程智能监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集油井生产过程中的多类型传感器数据； 数据处理模块，用于接收数据采集模块采集的多类型传感器数据，对多类型传感器数据进行数据清洗、时序对齐以及标准化处理，并从处理后的数据中构建表征油井运行状态的多维度特征集，多维度特征集表征多类型传感器数据之间的复杂相互关联关系； 所述数据处理模块还包括： 特征计算单元，用于计算多类型传感器数据在预设时间窗口内的统计特征，统计特征包括均值、方差； 关联特征生成单元，用于基于统计特征，生成表征多类型传感器数据间复杂相互关联关系的交叉特征，交叉特征通过计算数据之间的协方差或互信息获得； 模式构建模块，用于接收数据处理模块构建的多维度特征集，基于多维度特征集，通过深度学习模型构建油井正常运行状态下的多维数据模式模型，多维数据模式模型表征多类型传感器数据在正常工况下的时序演变规律； 所述模式构建模块还包括： 模型更新单元，用于接收新的油井运行数据及标注异常事件数据，对深度学习模型进行增量训练或周期性再训练； 性能评估单元，用于评估更新后的深度学习模型的准确率和召回率； 实时分析模块，用于持续接收实时油井生产数据，对实时油井生产数据进行实时处理，生成实时特征集，并将实时特征集输入模式构建模块构建的多维数据模式模型； 异常识别模块，用于根据多维数据模式模型对实时特征集的预测结果与实际观测数据之间的偏差，识别实时油井生产数据中与正常运行状态多维数据模式的微小偏差，微小偏差是指数据变化幅度小于预设阈值但持续时间达到预设时长的偏离； 所述异常识别模块还包括： 异常溯源单元，用于追溯微小偏差在原始数据中的表现，定位相关物理参数； 置信度评估单元，用于评估微小偏差置信度，置信度基于其持续性与历史模式相似性； 预警生成模块，用于根据异常识别模块识别的微小偏差，生成油井潜在异常的早期预警信息。

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