刘兴斌
- 作品数：50 被引量：13H指数：2
- 供职机构：东北石油大学更多>>
- 发文基金：黑龙江省自然科学基金国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球石油与天然气工程电子电信更多>>
- 一种基于ORB和RANSAC的油相流速测量方法
- 本发明属于油田生产技术领域,具体涉及一种基于ORB和RANSAC的油相流速测量方法，1、根据FAST算法处理图像的数据信息，检测图像中的特征点；2、确定特征点的方向θ，根据改进的BRIEF算法描述步骤二中检测的特征点，使...
- 韩连福王海霞付长凤刘兴斌谢荣华刘超
- 基于热示踪的特高含水油水持率测量方法
- 本发明涉及的是基于热示踪的特高含水油水持率测量方法，其包括：根据已知热源发生器内阻和加热电压值，计算得到单位时间内热源发生器加热时散出的热量；测量流体中初始温度和加热后的温度；计算单位时间热脉冲待测流体中油相吸收热量理论...
- 韩连福王海霞付长凤刘超刘兴斌牟海维谢荣华
- 文献传递
- 基于K-means聚类分析和多元线性回归的相关流量数据处理方法
- 2024年
- 相关流量计在油井产出剖面测量中得到了成功的应用。但因传感器、调理电路以及流体本身噪声的影响,相关流量计所测量的渡越时间值会出现少量异常数据,使瞬时流速的计算结果与实际值相差很大,进而平均流量计算也出现较大的测量误差。对此提出基于K-means聚类算法对渡越时间样本数据聚类分析,并根据聚类结果建立多元线性回归预测模型,合理预测渡越时间值,以修正渡越时间的异常值。对预测值与实际值进行比较,最终获得准确的相关流量数据。采用多相流装置的实验数据对所建立的方法进行验证,结果表明,该方法可有效消除渡越时间的异常,优化流量测量的数据,对两相流流量测量有一定的实践意义。
- 张李娜姜志诚刘大勇刘兴斌
- 关键词：相关流量计渡越时间K均值聚类算法多元线性回归
- 一种基于热学法的水平井油水两相流流量的测量方法
- 本发明属于石油工程技术领域，具体涉及一种基于热学法的水平井油水两相流流量的测量方法。1、在水平油水管道上游安装一对电容传感器测量两相流的含水率，并通过含水率判断流体达到稳定状态；2、在流型达到稳定状态后，控制水平管道内脉...
- 韩连福李静茹付长凤黄乃兴刘兴斌刘超
- 文献传递
- 基于SVM的油水两相流相态识别方法被引量：3
- 2021年
- 目前国内各陆上油田大多处于高含水开发期,多数油井均为油水两相的混合流动状态,准确识别油水两相流分界面非常必要。为了提升识别率,采用基于小波包分解提取特征参数,运用Python编程语言搭建支持向量机(SVM)训练模型的方法实现油水分界面辨识,经过对训练及测试结果的分析,油水两相流分相识别率达到了100%,证实SVM在油水两相辨识方面有很好的适用性。
- 李昱萱刘兴斌刘兴斌韩连福
- 关键词：油水两相流小波包特征提取支持向量机
- 一种基于感应式涡流传感器的含水率测量方法及装置
- 本发明属于石油测井领域，具体涉及一种基于感应式涡流传感器含水率测量方法及装置。装置包括传感器模块和信号调理电路模块。传感器模块包括绝缘层，磁环，两匝激励线圈，一匝检测线圈和流体管道；信号调理电路模块包括激励源，放大电路，...
- 刘兴斌刘冬梅韩连褔韩文强刘昭曲婧慧
- 一种油水两相流持率和流速在线测量装置及测量方法
- 本发明属于石油工程技术领域，具体涉及一种油水两相流持率和流速在线测量装置及测量方法，装置包括计量罐、出液管电导传感器阵列、进液管电导传感器阵列、旁通管和数据采集处理器；方法为：1、打开进液控制阀，电导传感器检测进液管中流...
- 付长凤李昱萱韩连福刘兴斌卢召红宋鸿梅黄赛鹏谢荣华
- 文献传递
- 一种特高含水水平油水两相流平均流速测量方法
- 本发明属于石油工程技术领域，具体涉及一种特高含水水平油水两相流平均流速测量方法，包括以下步骤：1、确定脉冲热源加热器最优形状、最优材料，确定脉冲热源加热器最低加热放电电压，降低功耗从而增强测量时间；2、采集特高含水油水两...
- 韩连福郑朝亮付长凤杜琳琳刘兴斌牟海维谢荣华
- 一种电加热原位开采薄层油页岩产能预测方法
- 本发明属于能源开发技术领域，具体涉及一种电加热原位开采薄层油页岩产能预测方法。1、在进行薄层油页岩原位开采的水平井中，沿着井向等距离的选取n个测量点，每个测量点再取m块油页岩石，测定其密度，获取有效等价密度；2、根据含油...
- 韩连福李学鑫付长凤黄赛鹏刘兴斌刘超牟海维
- 文献传递
- 基于模态分解与LSTM注意表征的测井曲线重构研究
- 2024年
- 测井曲线记录着地层物理性质随深度变化的幅值范围,是测井与地震资料之间的纽带,对储层岩性分析与识别和后续的油气勘探工程十分重要.然而,在实际的测井过程中仪器故障等原因会造成测井曲线缺失的问题,重新测井不仅价格昂贵而且难以实现.针对地质勘探时测井数据时常缺失的问题,本文提出了一种LSTM(Long Short-Term Memory)注意力表征的测井曲线重构方法.同时,对原始测井信号进行两种模态分解,计算分解后得到模态分量与原始信号之间的相关性,去除冗余分量,实现对缺失的测井曲线高效、高精度的人工补全.将该方法用于声波(ACoustic,AC)与密度(DENsity,DEN)曲线重构实验,并将实验结果与LSTM网络和BP(Back Propagation)神经网络预测的结果进行对比分析.结果表明,LSTM-Attention模型有着更为优异的预测效果,重构后的AC和DEN与原始曲线之间的相关性分别达到了86.8%和74.8%,高于传统LSTM和BP神经网络预测方法.在去除冗余的信号分量后,相关系数分别提高了1.4%和4.0%.同时,本文所提方法预测出的测井曲线具有最低的预测误差.因此,基于LSTM注意表征的网络结构对测井曲线重构具有较好的预测精度.
- 刘梦韩建曹志民刘兴斌
- 关键词：EMD
