基于神经网络多参数融合的钻井过程状态监测与故障诊断

• 作者: 廖明燕
• 来源期刊: 中国石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 钻井 神经网络 状态监测 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术与基础科学
• 页码范围: 149-152
• 页数: 4页
• 分类号: TE28
• 字数: 3206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-5870.2007.04.031

摘要

复杂系统状态监测与故障诊断是系统安全运行过程中的重要保障,分析了钻井系统事故状态下特征参数的变化,给出了用神经网络进行故障诊断的流程,在利用样本数据对网络进行训练的基础上建立了稳定的神经网络诊断模型.输入各种状态下的新样本数据,能够得到正确的系统状态识别,通过改进网络算法改进了网络性能.对生产数据的处理结果表明,基于神经网络的多参数融合算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现状态检测与故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖明燕	中国石油大学信息与控制工程学院	8	89	5.0	8.0