浅谈钻井现场泥浆泵液力端故障判断

随着我国城市现代化建设的持续深入,机械工程在我国城市建设中变得越来越广泛,钻井现场泥浆泵液力端是机械施工不可缺少的一部分,近些年来钻井现场泥浆泵液力端安全事故发生的越来越频繁,使人们对钻井现场泥浆泵液力端安全性的关注度越来越高,而如何保障其安全性就成为了现阶段钻井现场泥浆泵液力端运行中需要解决的关键问题。     

基于长短时记忆循环网络的塑料编织机故障诊断研究

长短时记忆(LSTM)循环神经网络的塑料编织机故障诊断法通过提取振动信号的能量矩,突出信号在时间轴上的分布特征,降低输入模型的向量维度。从多个特征向量构成的样本集中选择80%作为训练样本,训练LSTM循环神经网络模型,并利用剩余样本验证模型的检测精度;以准确率、查准率和查全率作为评价指标,利用多组不同的振动数据样本,对BP神经网络模型、卷积神经网络(CNN)模型和LSTM循环神经网络模型进行比较分析。结果表明:LSTM循环神经网络模型在不同样本中能够同时达到较高的准确率、查准率和查全率,其平均值分别可达95.69%、86.96%、96.89%,证明LSTM循环神经网络能充分学习具有时序特性的故障信息,对塑料编织机的故障诊断具有可行性和有效性。     

基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出了基于自适应小波神经网络的往复泵故障诊断方法.以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号采用小波变换来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为小波神经网络的输入,利用小波神经网络对故障做进一步的精确实时诊断.通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明：该系统故障诊断正确率达到了93％以上.     

基于CNN-LSTM的工业出水水质预测模型

工业废水含有多种污染物,提前预测工业废水水质从而快速对其进行相应处理具有重要意义。为此,研究提出了一种新的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)融合的工业废水水质污染物指标预测模型(CNN-LSTM)。为了更好地捕捉工业废水数据的时序性和动态性,模型设置了多个滑动窗口。使用CNN算法将时间序列数据进行高维特征提取,利用LSTM模型学习时间序列数据的时序特征,建立CNN-LSTM工业废水预测模型,并对废水水质中的化学需氧量(COD_Cr)、氨氮、总磷(TP)3项指标进行预测分析。结果表明,与CNN和LSTM两个基准模型相比,CNN-LSTM预测模型的平均绝对值误差率(MAE)和均方误差率(MSE)均较小,预测效果较优。该模型能较好地实现对工业废水出水水质的准确预测,可为工业废水水质的在线监测和精准控制提供有效的、可行的技术支持和决策依据。     

钻井泵振动可视化分析方法研究

钻井泵是石油钻机系统的核心动设备之一,其故障诊断的难点在振动共性的寻找。本文以钻井泵传动系统作为研究对象,提出了一种基于振动可视化分析的系统工作状态特征的提取方法。首先分析了振动可视化技术相比于传统分析方法的优势,以及系统振动可视化分析的可行性;随后进行有效性分析。通过振动可视化技术补充和完善常规监测手段所得到的振动信息,同步反映设备关键测点在时间和频率上的变化,以此作为泵体整体故障诊断的依据。分析结果表明,振动可视化分析方法能够全面而准确地将系统状态特征提取出来,为最终故障模式准确匹配提供有效依据。     

分析钻井机械故障诊断数据挖掘系统结构

采用了数据的挖掘方式,分析一些比较复杂的有关钻井方面的机械故障判断问题,并且给出了有关钻井设备故障的判断有关数据挖掘的结构,还分析了钻井设备故障判断的网络,提供了可以供参考的系统模型。本文就钻井机械故障诊断数据挖掘系统结构进行分析。     

基于融合的贝叶斯网络的冷水机组故障诊断

基于贝叶斯网络（BN）的开放式结构,将现场观测信息融入到BN中,用以改善故障诊断性能。引入距离拒绝机制,以确定在故障为假时传感器测量参数的概率分布。提出了一种基于融合的BN的冷水机组故障诊断方法,该方法能够检测新故障和动态更新故障库。使用ASHRAE RP-1043的故障实验数据对提出的方法进行验证,结果显示：提出方法对新故障NF1的检测正确率为99.8%,现场观测信息的融入将新故障NF2的检测正确率提高了32.6%,并将已知故障rl（制冷剂泄露）和ro（制冷剂充注过量）的诊断正确率分别提高了4.8%和11.2%。     

基于融合的贝叶斯网络的冷水机组故障诊断

基于贝叶斯网络(BN)的开放式结构,将现场观测信息融入到BN中,用以改善故障诊断性能。引入距离拒绝机制,以确定在故障为假时传感器测量参数的概率分布。提出了一种基于融合的BN的冷水机组故障诊断方法,该方法能够检测新故障和动态更新故障库。使用ASHRAE RP-1043的故障实验数据对提出的方法进行验证,结果显示:提出方法对新故障NF1的检测正确率为99.8%,现场观测信息的融入将新故障NF2的检测正确率提高了32.6%,并将已知故障rl(制冷剂泄露)和ro(制冷剂充注过量)的诊断正确率分别提高了4.8%和11.2%。     

基于深度残差网络的化工过程故障诊断

本工作提出了一种基于深度残差网络(DRN)的化工过程故障诊断方法,可从大量化工过程运行数据中自动提取故障特征。模型采用快捷连接缓解传统深度神经网络训练困难的问题,且使用批归一化(BN)方法,可有效缓解梯度消失/爆炸的问题。以田纳西?伊斯曼(TE)过程为实验对象对所提方法进行诊断性能评价实验,并与以往的基于传统深度学习模型的TE过程故障诊断方法进行对比,进一步探究了模型层数、BN技术和残差结构对故障诊断率的影响,最后,通过t分布随机邻域嵌入(t-SNE)方法对网络部分层的输出进行可视化。结果表明,模型对21种工况取得了94%的平均故障诊断率和0.30%的平均假阳率,表现出更加卓越的诊断性能。输出层的二维散点图显示了清晰的聚类,表明所提出的DRN模型能够对故障进行准确诊断。     

浅谈柴油机多参数故障诊断应用

本文对190柴油机多参数故障诊断法进行了研究。在平时的应用中显示?该方法可以较好地诊断柴油机的常规故障。根据几个参数的诊断结果 ?给出了柴油机的总体技术状况。指导技术人员对柴油机进行维修决策?满足油田钻井公司对柴油发动机现场故障诊断的要求。     

石油钻采机械设备故障分析

钻井泵动力端故障产生原因是多方面的，跟多数人管理技术水平、安装、保养及操作人的素质及重视成度有关。若能充分重视，则能够将钻井泵的平均修理间隔期时间延长，使钻井泵的可靠性和利用率得到大幅提高。     

基于D-S证据理论的直接空冷凝汽器故障诊断方法研究

提出一种基于Elman神经网络和RBF神经网络通过D-S证据理论融合的故障诊断方法,把该方法应用在直接空冷凝汽器的故障诊断中。首先对故障进行神经网络初步诊断,得到属于不同故障状态的隶属度,然后采用D-S证据理论融合的方法进行决策诊断,得到最终结果。研究了直接空冷凝汽器的故障特征提取、样本选择、诊断系统结构和学习算法,并通过诊断实例阐述了该方法的具体实现过程,验证了所提方法的可行性,结果表明:该方法适用于直接空冷凝汽器故障诊断,故障定位准确率高。     

钻井电气设备常见故障诊断与排查

随着我国石油勘探开发工作的不断深入与推进,钻井技术及电气设备的运用发挥了更大的技术功能,明显提升自动化程度,而钻井现场对各种电气设备的运用也更为频繁与广泛,与此同时,钻井电气设备故障发生率也在不断增加。针对当前我国钻井电气设备在钻井工作中出现的常见故障诊断与排查工作进行分析与总结,以供参考。     

机器学习算法改进及在化工故障诊断中的应用

研究基于机器学习算法,提出一种改进CNN网络的化工故障诊断方法。通过分析CNN网络结构特点与参数训练过程,采用PSO算法对CNN网络进行改进;然后,基于改进CNN网络,提出化工故障诊断方法;最后,通过以TE过程仿真软件,对本研究改进CNN算法在化工故障诊断中的应用进行验证。结果表明：可有效诊断化工故障,平均故障检出率达到91.23%,误报率为1.23%。相较于标准CNN算法、PCA算法、KPCA算法、MICA算法,改进CNN算法对化工故障的检出率更高,误报率更低,且故障检出速度更快。     

基于盲源分离的往复泵液力端故障机理

往复泵在石油石化行业应用十分广泛,常常在高压环境下输送大密度、高黏度以及高含砂量的液体。泵阀是往复泵液力端最易损坏的部件之一,它的运行状态能直接影响着往复泵的容积效率和工作可靠性。本文针对BW-250型往复泵液力端泵阀弹簧断裂、阀盘磨损和活塞磨损这三类故障进行失效分析,通过在泵阀上安装加速度和位移传感器对泵阀状态进行实时监测,并对阀内外测得的振动信号进行量化对比分析,采用盲源分离技术提取故障特征信号。结果表明,BW-250型往复泵液力端活塞磨损的加剧导致泵阀吸入和排出压力不稳定,进而导致阀盘和弹簧故障的加剧,初步揭示了BW-250型往复泵液力端关键部件故障萌生和演化、发展的特点和规律,这对于往复泵液力端故障机理研究工作的进一步推进,提高易损件使用寿命具有重要意义。     

提高钻井泵陶瓷缸套使用寿命的研究

高压泥浆泵是油田钻井工作台的＂心脏＂,而缸套是泥浆泵的重要磨损部件。工程陶瓷以其高硬度、高耐磨性,耐腐蚀性、表面性能好等优点,在钻井泵缸套中已得到广泛应用。但目前陶瓷缸套的使用寿命相对较短,如何提高陶瓷缸套的使用寿命,已成为陶瓷缸套研究中亟待解决的问题。本研究通过对钻井泵缸套的分析,提出了长寿命陶瓷缸套的要求,从陶瓷材料的选择,力学性能及其微观结构等方面探讨了提高陶瓷缸套使用寿命的方法,为陶瓷缸套生产企业提供改善产品质量的依据和方法。     

空分设备粗氩塔氮塞的诊断与估计方法

为提高空分产品质量,降低氮塞故障造成的不利影响,应用互信息方法建立了空分系统的符号有向图模型,改进了基于有向图的故障诊断方法,提出了故障严重程度的判别方法,实现了空分系统粗氩塔氮塞故障的快速诊断以及氮塞严重程度的准确估计.     

油制气控制系统故障诊断技术

以油制气控制系统为背景 ,对控制系统故障诊断技术进行了研究 ,提出了一种基于信号迭加的故障诊断新方法 ,并运用该方法研制出油制气装置故障诊断系统。该系统能准确地诊断出油制气控制系统故障的位置和部件 ,显示故障信息和处理方法。     

基于PCA-PSO-SVC模型的有杆抽油系统故障诊断技术

有杆抽油方法是我国各大油田使用最多的机械采油方法。由于工作环境恶劣,抽油系统事故频发。不同故障下泵功图形状有较大差异,因此可从泵功图出发进行故障诊断。本文在分析不同故障工况下泵功图特点,以25组样本数据建立PCA-PSO-SVC故障诊断模型。通过与PCA-GA-SVC、PCA-CV-SVC、PCA-LS-SVC三种模型对比结果可知,PCA-PSO-SVC故障诊断模型计算速度快、诊断精度高,对于故障工况诊断准确率达100%,适用于有杆抽油系统故障诊断。文中问题的分析及建模过程,对于现场人员掌握和分析抽油系统运行情况以及危险工况的规避都有重要意义。     

基于主元分析的FPSO故障检测与诊断

应用基于主元分析的故障诊断方法对浮式油轮生产储油卸油系统(FPSO)进行故障检测与诊断研究.选取FPSO油气水分离系统的18个主要过程监控变量为研究对象,通过对系统历史数据进行预处理分析,建立主元模型;利用主元模型对仿真实时数据进行故障检测,应用SPE统计法和Hotelling统计法判断系统是否发生故障;使用贡献图法实现故障分离.研究结果表明:基于主元分析的故障诊断方法可以准确地对FPSO生产过程的早期故障进行检测和诊断;且对于系统的细小扰动,动态主元分析法的故障诊断能力优于主元分析法.