基于大数据的油田设备智能诊断技术研究

随着油田生产信息化的全面覆盖,设备体量大、类型多、分布广等现状为其高效运维带来巨大挑战。如何实现故障准确定位和快速诊断成为当前重要的研究课题。本文主要研究基于大数据的油田设备智能诊断技术,对设备状态进行全口集成融合,建立基于状态评估的故障诊断模型,可识别故障类型,追溯故障原因。进一步地,通过归因分析训练数据集,利用机器学习对故障诊断进行动态优化调试,所训练的优化模型预测准确性更高,故障诊断时间大幅缩短,有效提升生产信息化运维水平。