基于曲线组合和注意力机制学习的多源半监督工作条件识别测量
Shuo Yang1, Bin Zhou2, Yanjiang Wang3
1School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology, Zibo, 255000, People's Republic of China.
Scientific reports
|November 14, 2025
概括
本研究介绍了一种先进的深度学习方法,用于识别使用曲线聚合和多源数据融合的油井工作条件. 该技术通过利用未标记的数据来提高精度和实用性,以在有限的标记样本上获得更好的性能.
科学领域:
- 石油工程是石油工程中的一个.
- 人工智能的人工智能
- 图像处理 图像处理
背景情况:
- 吸管井从多个来源生成大量的图像数据.
- 准确识别工作条件对于高效的石油开采至关重要.
- 现有的方法可能难以应对多源数据的复杂性和数量.
研究的目的:
- 开发一种用于识别油井工作条件的新,准确和实用的方法.
- 提高深度学习模型在处理复杂多源图像数据方面的能力.
- 为了提高分类性能和使用半监督学习与丰富的未标记数据的概括.
主要方法:
- 在ResNet-50中集成的曲线聚合优化,用于增强功能提取.
- 多源注意力机制融合用于结合地面动力表和电源卡数据.
- 半监督深度学习分类与动态伪标签信心和类公平正规化.
主要成果:
- 拟议的方法有效地处理来自吸管杆抽水井的多源数据.
- 与传统的深度学习框架相比,它表现得更好.
- 该技术有效地利用未标记的数据来提高识别准确性和实际应用性.
结论:
- 开发的方法在油井工作条件识别方面取得了重大进展.
- 它成功地整合了曲线变换,注意力机制和半监督学习.
- 该方法通过尽量减少需要标记的培训样本来提高工程实用性.
