CN119226746B 基于深度学习的采油树故障传播路径发展轨迹预测方法 （中国石油大学(华东)）

基于深度学习的采油树故障传播路径发展组件状态变化以及故障传播路径和概率的发展2基于已识别的关键故障模式和主要故障依赖关系，使用贝叶根据水下采油树故障传播路径的复杂性和数据特点，选择深度学习预2.根据权利要求1所述的基于深度学习的采油树故障传播路径发展轨迹预测方法，其基于已识别的关键故障模式和主要故障依赖关系，使用贝叶3.根据权利要求2所述的基于深度学习的采油树故障传播路径发展轨迹预测方法，其对收集到的历史故障数据和运行数据进行处理，首先对收集到的不同运行条件下不同级联故障场景的故障数据集；使用时间序列分析ARIMA模型对故障数3障数据集一起嵌入在将要构建的深度学习预测4.根据权利要求3所述的基于深度学习的采油树故障传播路径发展轨迹预测方法，其故障传播路径发展轨迹预测模型采用卷积神经网络模型提取故障数据集的空间特征，起嵌入到深度学习预测模型的输入层中，以增强深度学习预测模型的解释能力和预测性5.根据权利要求4所述的基于深度学习的采油树故障传播路径发展轨迹预测方法，其6.根据权利要求5所述的基于深度学习的采油树故障传播路径发展轨迹预测方法，其将预测结果导入NetworkX库，构建基于节点与边的深水采油树故障传4[0002]水下采油树是水下生产系统的关键设施，在海洋石油开采中得到了广泛的应数据有限或面临高维输入空间时，如时间序列数据不断累积的场景，这些方法仍面临诸多挑战。基于时间序列分析的故障预测是旨在构建能够反映数据随时间演变规律的模型，并树阀门参数的变化，此研究在基于时序分析的故障预测领域取得了一定进展，但当考虑到改进故障预测模型，以解决融合故障依赖的故障传播时序预测问题，如将深度学习模型与神经网络模型的深度融合，具体包括长短期记忆神经网络（LongShort_TermMemory,序列的故障传播路径发展轨迹，但鉴于其系统节点结构与功能的高度相似性，模型往往对节点特性及故障依赖关系进行了显著简化处理，这种简化方法使得这些模型通常缺乏普适性和泛化能力，因此它们仅适用于特定的情况或研究对象，在处理具有复杂故障依赖的水对受故障依赖影响的水下系统的健康指数和RUL进行预测。针对水下采油树组件退化交互水下采油树液压控制系统在复杂环境运行时面临的内部退化和外部冲击的依赖性，引入了传输系统的级联失效问题，提出了一种基于位置和功能重要性的级联故障建模及RUL预测方法。袁晓兵发表的电液复合型水下采油树系统关键设备故障诊断与预防性维修方法研5的系统RUL进行评估，未能从全局视角深入探索故障的传播动态及其演化过程来进行故障出了全面性和实时性的要求。目前的研究大多还基于考虑故障依赖的组件单点故障预测，6的故障数据集；使用时间序列分析ARIMA模型对故障数据集进行建模，获取线性预测值的深度学习预测模型的输入层中；过参数调优进一步提高深度学习预测模型预测Rpace=CNN(X)（1）7运行安全和生产效率影响最大的关键故障模式，根据关键故障模式和主要故障依赖关系，8ARIMA模型的线性预测值作为附加输入特征，与故障数据集一起嵌入在深度学习模型的输9