基于实时监测数据的异常环空带压实时预测方法及系统

本发明公开基于实时监测数据的异常环空带压实时预测方法及系统，包括以下步骤，采集井筒实时数据，对井筒实时数据进行预处理；对预处理后的井筒实时数据进行特征提取，对提取的特征进行相关性分析，获取相关性大于相关性阈值的主要特征，判断环空带压状态；建立神经网络结构，输入主要特征进行训练，获得训练好的神经网络结构；向训练好的神经网络结构中输入井筒实时数据，预测其对应的环空压力。本发明基于井筒实时监测参数，识别参数特征，结合大数据特征提取，建立异常环空带压大数据实时预测模型，精确预测异常环空带压值，可同时预测井筒完整性良好下正常情况及井筒发生破坏后的异常情况下环空带压大小，为油气井的安全生产提供技术支持。