[发明专利]基于大数据分析的井下工况智能诊断方法在审
| 申请号： | 202211184297.2 | 申请日： | 2022-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN115573701A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 段志刚;李汉周;司志梅;叶红;任莹 | 申请（专利权）人： | 中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司江苏油田分公司 |
| 主分类号： | E21B47/008 | 分类号： | E21B47/008;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 任利国 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于大数据分析的井下工况智能诊断方法，依次包括如下步骤：A、建立井下故障的后台分析模型；B、获取抽油机光杆的实时振动加速度数据；C、将后台分析模型及实时振动加速度数据送入实时识别模块进行比对诊断；D、输出诊断结果。步骤A具体包括：A1、批量采集抽油机光杆的有效振动加速度数据；A2、数据传入后台并进行预处理；A3、对正常及故障振动加速度数据分别标注；A4、提取各类振动加速度数据的均方根能量；A5、画出均方根能量随时间变化的图谱；A6、图谱存入样本库并进行训练；A7、输出实时识别模块需要的参数。本方法利用人工智能、物联网、信号处理与大数据等技术，可以精准判断井下工况，诊断出井下出现的特定故障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 分析 井下 工况 智能 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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