钻机系统故障智能诊断方法

• 作者: 伍奎 刘清友 朱才朝 谢永春
• 来源期刊: 重庆大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 钻机 故障诊断 专家系统
• 年，卷（期）: 2003,（10）
• 页码范围: 97-100
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TP273
• 字数: 2800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-582X.2003.10.025

摘要

由于地层的复杂性和隐蔽性,很难用精确的数学模型模拟钻机的工作过程.目前钻机故障只能凭人的经验进行识别和处理,不能充分利用检测数据对设备运行优劣的趋势、故障发生的原因、部位及程度进行预估,也不能给出相应专家治理意见.在对钻机故障进行研究的基础上,将人工智能和专家系统应用于石油钻井中,研究钻机系统故障智能诊断的理论和方法,建立了钻机常见故障图形化模糊神经网络专家知识库,提出了由专家规则、模糊逻辑、神经网络有机结合构成的智能推理机,使钻机故障诊断系统适用于多变量、多参数、多过程的复杂系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱才朝	重庆大学机械传动国家重点实验室	142	1740	24.0	35.0
2	伍奎	重庆大学机械传动国家重点实验室	15	129	7.0	11.0
3	谢永春	重庆大学机械传动国家重点实验室	15	233	10.0	15.0