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龍圖騰網獲悉西南石油大學申請的專利一種基于電功圖多域特征融合的抽油機井工況診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120408473B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510916132.7，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種基于電功圖多域特征融合的抽油機井工況診斷方法是由陳黎斌;李磊;王曉君;蔣能記;米翔;向安宇;胡澤;牟強;石強;姜偉;耍燕萍;謝祖君;劉星宇;孟鑫;廖偉糝;陳雅萍;代玉川設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于電功圖多域特征融合的抽油機井工況診斷方法在說明書摘要公布了：本發明涉及抽油機井工況診斷技術領域，公開了一種基于電功圖多域特征融合的抽油機井工況診斷方法，采用小波變換對目標抽油機實測的電功圖有功功率進行時頻域特征提取；基于電功圖有功功率和光桿位移數據，生成抽油機功率?位移電功圖并轉換為抽油機4?S電功圖；采用小波變換?Zernike矩聯合提取抽油機4?S電功圖的空間域特征，采用權重特征融合的方法合成工況診斷特征向量，建立全連接神經網絡的抽油機電功圖工況診斷模型并執行抽油機工況診斷。本發明解決了傳統電功圖特征提取方法無法同時表達信號在時域和頻域的多尺度特征信息和無法準確的表達復雜的信號變化的缺點，提高了特征信息的利用率，提升了抽油機井工況診斷的準確率與工況識別準確率。

本發明授權一種基于電功圖多域特征融合的抽油機井工況診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于電功圖多域特征融合的抽油機井工況診斷方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取目標抽油機實測的電功圖有功功率和光桿位移數據； S2：采用小波變換對目標抽油機實測的所述電功圖有功功率進行時頻域特征提取，得到時頻域特征向量；具體包括： S21：采用離散小波變換，通過低通濾波器LP和高通濾波器HP，將目標抽油機實測的電功圖有功功率分解為不同分辨率水平的信號； 表達式，具體為： 其中，表示分解層數，取1,2,3,4，為近似系數，為細節系數，表示離散點位置，表示低通濾波器LP下采樣，表示高通濾波器HP下采樣，表示第層分解得到的近似系數在位置n處的值，表示第層分解得到的細節系數在位置n處的值； S22：提取目標抽油機實測的所述電功圖有功功率的時頻域特征，得到時頻域特征向量；其中，所述時頻域特征包括不同系數的子帶能量大小、衡量信號能量分布的離散程度和各個頻率子帶在整個信號中所占的能量比例； 表達式，具體為： 其中，為時頻域特征向量，表示細節系數的子帶能量特征向量，衡量信號能量分布的離散程度定義為小波分布熵，為細節系數的小波分布熵特征向量，各個頻率子帶在整個信號中所占的能量比例定義為頻段能量權重，表示細節系數的頻段能量權重特征向量，表示能量總和，N表示系數的數量； S3：基于所述電功圖有功功率和所述光桿位移數據，生成抽油機功率-位移電功圖并轉換為抽油機4-S電功圖； S4：采用小波變換-Zernike矩聯合的特征提取方法提取抽油機4-S電功圖的空間域特征，得到空間域特征向量；具體包括： S41：使用離散小波變換增強抽油機4-S電功圖的空間域特征；具體包括： S411：選用Daubechies-4小波基函數，對抽油機4-S電功圖的圖像進行二維小波變換，表達式為： S412：重復步驟S411中的小波分解，將抽油機4-S電功圖圖像分解為多個低頻系數和高頻系數； S413：對分解后獲得的多個低頻系數采用加權平均法，對分解后獲得的多個高頻系數采用增強處理，表達式為： 其中，表示融合后的低頻系數，和表示同一分解層低頻系數； 其中，取，為各個方向的高頻系數，為增強后的高頻系數； S414：將處理后的低頻系數和高頻系數使用逆小波變換重構抽油機4-S電功圖的圖像，表達式為： ; 其中，；是一個隨機的開始尺度；和是相對于的偏移量；為離散函數，和為離散變量；和表示圖像的大小；和為二維小波函數；表示分解后的低頻系數，表示分解后不同方向的高頻系數，分別表示圖像在水平，垂直，對角方向上的高頻系數； S42：對增強后的抽油機4-S電功圖圖像使用Zernike矩提取空間域特征，得到空間域特征向量；具體包括： S421：計算抽油機4-S電功圖的圖像質心位置并平移至坐標原點； S422：將抽油機4-S電功圖的圖像中每個像素位置映射到單位圓內，表達式為： 其中，表示點到原點的矢量長度，表示矢量和橫軸的夾角； S423：使用Zernike矩提取空間域特征，表達式為： 其中，表示Zernike矩提取的最終空間域特征向量，表示Zernike矩的計算結果，表示對不同多項式階數、角度次數的Zernike矩求模值，表示求和變量，用于展開多項式中每一項的計算，表示Zernike基函數，是虛數單位，表示徑向多項式； S424：選擇結束n=4，提取抽油機4-S電功圖的空間域特征，形成空間域特征向量； S5：基于所述時頻域特征向量和所述空間域特征向量，采用權重特征融合的方法合成工況診斷特征向量，利用合成的所述工況診斷特征向量建立全連接神經網絡的抽油機電功圖工況診斷模型； S6：利用建立的所述抽油機電功圖工況診斷模型，執行抽油機工況診斷。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西南石油大學，其通訊地址為：610500 四川省成都市新都區新都大道8號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。