基于LSTM的油田仪表采集数据异常检测算法及系统

本发明涉及自动控制及智慧化技术领域，尤其涉及基于LSTM的油田仪表采集数据异常检测算法及系统，包括：数据预处理、采用CNN结合注意力机制提取时空特征、构建LSTM模型、引入白鲸优化算法模拟群体智能全局搜索最优超参数，避免梯度下降的局部最优问题以及将优化模型迁移至目标系统实现实时监测。该CNN‑注意力机制联合建模，前者提取设备空间关联特征后者动态加权关键时间节点，增强局部特征敏感性，该白鲸算法优化LSTM参数提升复杂工况适应能力，训练完成的模型可快速迁移至目标系统，从而达到实时检测油井压力异常、管道泄漏等高风险事件，降低非计划性停机损失的目的。