基于MWSPCA-CBR的智能预警方法研究及其在石化工业中的应用

• 作者: 景邵星 朱群雄 王仲凯 白菊 耿志强 韩永明
• 来源期刊: 化工学报
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 572-580
• 页数: 9页
• 分类号: TP29
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438?1157.20181340

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.