基于MWSPCA-CBR的智能预警方法研究及其在石化工业中的应用

论文摘要

石油钻井是一项高风险性、耗资巨大的系统工程。为了智能预警石油钻井过程中的异常,缩短非生产时间,降低相关风险,提出一种基于移动窗稀疏主元分析法（MWSPCA）的案例推理（CBR）异常智能预警方法（MWSPCA-CBR）。首先利用MWSPCA算法分析钻井过程中的实时数据,快速定位出异常可能发生的时间,然后使用基于案例推理方法分析异常数据,确定可能的异常类型,并为实时监控专家提供相关异常的处理方法。所提方法应用到石油钻井过程异常预警中,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性,为钻井过程降低风险成本提供了新思路。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 耿志强,景邵星,白菊,王仲凯,朱群雄,韩永明

关键词: 主元分析,基于案例推理,智能预警方法,石油钻井过程,过程控制,模型预测控制

来源: 化工学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 石油天然气工业,自动化技术

单位: 北京化工大学信息科学与技术学院,智能过程系统工程教育部工程研究中心

基金: 国家自然科学基金项目(61673046,61374166),国家重点研发计划项目(2018YFB0803501),中央高校基本科研业务费专项资金(XK1802-4)

分类号: TE22;TP273

页码: 572-580

总页数: 9

文件大小: 1288K

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