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光纤井筒漏点实时预测平台
*油气人工智能模型的泛化能力有限,实际应用中可能需根据具体场景和需求进行适配和优化。
如您有合作意向或产品咨询,请随时与我们联系。
① 解释类服务,由安东石油线下技术人员提供服务
② GPT开发服务,由安东人工智能专业技术人员提供服务
产品咨询
功能介绍
DAS热力图
在对光纤检测数据进行清洗和整理后,这些数据将通过热力图形式呈现在前端界面上,实时显示井筒内各个参数的变化情况。该热力图不仅可以实时反映井筒的运行状态,还支持缩放、拖拽以及查看特定深度和时间区间的详细数据。
DTS热力图
对用户的数据做清洗梳理后在前端页面上渲染成热力图,实时展示数据变化。对井筒状态进行实时监控,可以进行缩放、拖拽、查看部分深度、时间等操作.
DAS漏点检测
将光纤传感器采集的实时数据输入到预先训练好的线性回归模型中,以实现对井筒状态的实时预测。通过这种预测,可以有效监控井筒内的各项参数变化,及时识别潜在的漏点或其他异常情况。
业务痛点与挑战
实时监测滞后
光纤传感器易受到外界干扰,可能导致获取的数据不准确,进而影响漏点预测的可靠性,增加了潜在风险。
实时监测滞后
光纤监测数据的传输和处理延迟可能导致漏点预测不及时,从而影响企业在漏点应对上的决策和反应速度。
效率低下
由于光纤监测系统的维护和更新需求过高,企业在资源配置上面临挑战,导致其他项目的推进速度受到影响,降低了整体工作效率。
技术特色
使用线性回归算法快速揭示各参数对结果的影响,提供进一步分析和决策的基础。计算效率高,适用于大数据量下的实时或近实时分析。其回归系数直接反映独立变量对因变量的边际贡献,模型透明且易于解释,便于业务人员和决策者直观理解并优化调整。
功能体验
基于井下光纤传感器采集到的数据,对数据进行分析,提供 热力图展示漏点预测等功能,您可在下方进行功能切换,免费体验!
若您有合作意向和产品咨询,请联系我们
1. 数据来源:
光纤采集盒采集到的光纤数据。
2. 操作流程: ①点击【下载DAS样例文件】,下载DAS样例数据;点击上传【DAS文件夹】,上传DAS文档数据②点击【生成热力图】、【预测】稍等片刻处理数据即可生成热力图和预测结果。
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