基于数据分析的设备故障预警与诊断技术在燃气电厂的应用

大数据、人工智能、边缘计算等先进技术不断进步,在燃气电厂利用基于数据分析的设备故障预警与诊断模型辅助检维修的优势逐步显现。AI设备故障预警与诊断模型依托统一的云平台搭建,覆盖燃气电厂燃机、汽机、锅炉和电气系统等多类主辅机设备,利用大数据分析技术和人工智能算法,主要算法包括分段函数、多元回归、深度神经网络等。模型以燃气电厂各系统设备的实时和历史数据为基础,将业务关联较强的数据与电厂内部专家经验相结合,实现设备参数劣化预警。文章结合燃气电厂AI模型应用实例,对建模过程、输入输出参数设定、训练样本选择、预警信息及故障诊断等进行说明与分析。利用AI设备故障预警与诊断模型可实时监督机组设备运行情况,在设备出现异常或故障的早期阶段进行智能预警和诊断,为机组设备运行安全提供保障。     

基于DEM数据体的山地地形地类划分方法及在物探经济技术评价中的应用

塔里木盆地山前冲断带地形起伏剧烈,山体风化剥蚀严重且地表类型复杂多样,地震采集前期野外踏勘存在周期长、成本高、不全面等诸多问题,长期制约着油田地震采集项目成本测算和方案优化决策效率。为此,提出了一种通过数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)数据体提取地形特征要素以量化评价炮、检点地形地类的方法,首先利用数理统计方法确定起伏度、坡度2个地形特征要素的最佳计算邻域大小和划分区间,然后引入纵深距离进一步弥补这2个地形特征要素在综合表征地震采集施工难度中的不足。实际应用表明：该方法能够有效提高踏勘精细程度、准确反映施工难度;地形地类划分周期由以往的1周以上缩减至2天以内,从而为客观、公正地开展经济技术一体化评价和优化采集方案提供有力支撑。     

基于反漏频傅里叶变换的数据规则化技术在海上三维拖缆地震资料处理中的应用

受采集方式和环境的影响,海上三维拖缆地震资料采样不规则,覆盖次数不均匀,采用常规的面元均化处理技术容易导致振幅信息误差,最终影响偏移成像效果。提出了基于反漏频傅里叶变换的数据规则化技术处理流程,实现了地震数据规则化,该项技术已经成功应用于南海QH油田地震数据中,有效地改善了数据品质,提高了成像质量。