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潜油电泵井系统是油田开采重要工具,具有排量大、扬程高与作业环境灵活多变等优点.为了降低潜油电泵井系统故障危害,需要对其发生故障部件进行快速精确定位并维修.本文提出一种基于知识图谱的潜油电泵井故障诊断方法.采用改进BiLSTM-CRF实体识别算法与BERT关系抽取算法提取故障数据中的专家知识,构建潜油电泵井故障诊断领域知识图谱;利用构建知识图谱搭建以故障征兆为初始节点的贝叶斯推理网络,利用历史故障数据与条件概率解耦的计算方式推理出故障原因.本文通过故障诊断真实案例进行方法验证. 相似文献
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跳板在海上平台作业现场扮演着重要角色.未搭设跳板对作业现场造成了极大的安全隐患.为消除此隐患,提出一种靠船排场景下的跳板搭设检测方法.本方法分为3个部分:首先利用目标检测算法定位并标注目标;之后对标注目标区域进行边缘检测,提取其外接边缘;最终制定特定安全措施判别算法识别作业现场违规动作.本方法为解决小目标等检测问题,对YOLOv5进行改进,在特征提取以及特征融合时引入注意力模块,将均值平均精度由53.1%提高至54.5%的同时模型更加轻量化;为解决检测边缘粗犷问题,对边缘检测网络PiDiNet损失函数进行改进,相较于原网络,误检率由8.9%下降至5.4%.经过验证,利用该方法可以在有效时间内,检测出跳板是否正确搭设,准确率为91.5%. 相似文献
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