CN119514973A 基于大模型的数字智能体油田智能优化系统及方法 （深圳市佳运通电子有限公司）

道莲花一村社区皇岗路5001号深业上基于大模型的数字智能体油田智能优化系本发明公开一种基于大模型的数字智能体2生成型大模型，用于通过自然语言处理用户指令，结合维护监控单元，用于持续采集油田设备的运行数据，并将数据实时分析检测单元，用于接收来自维护监控单元的数据，应性能优化单元，用于定期收集设备的性能数据，应用性能评估算法调节管理单元，用于根据生产需求变化和环境变化，应根据评估结果生成能效优化建议或调整设备的工作模式预测安排单元，用于基于历史数据和实时数据，应用预测算法对3任务分配与小模型调用：智能体根据生成型大模型的任务拆解数据分析与结果反馈：小模型提供泵的健康状态评估和故障风预防性维护建议生成：大模型结合小模型的诊断和预测结果，所述辨识型小模型用于泵的振动分析与RMS检测，所述泵的振动分析与有效值RMS检测小模型对泵的振动信号进行实时采集和处理，计算振动的有效值；将实时优化建议生成：生成型大模型将小模型的输出与系统的4辨识型小模型用于出口温度与设备负载优化，所述出口温度与设备负载优化工作流程如任务分配与小模型调用：智能体根据大模型的任务拆解，决定数据分析与结果反馈：小模型提供出口温度的时序预测图表和数优化建议生成：大模型将小模型的输出与其他相关信息执行优化方案与持续监控：用户根据系统提供的优化建议，手所述辨识型小模型用于多区域PLC设备联动优化，所述多区域PLC设任务分配与小模型调用：智能体根据大模型的任务拆解，智数据分析与结果反馈：小模型提供各区域和全站设备的时序分智能体将各小模型的分析结果进行汇总，形成全局视图；如优化建议生成：生成型大模型结合小模型的分析和5任务分配与小模型调用：智能体根据大模型的任务拆解，智全站多PLC时序预测小模型对全站的PLC设备进行时序分析，识别炉体温度时序预测小模型确保加热炉在安全且高效优化建议生成：大模型结合各小模型的输出和智能所述辨识型小模型用于紧急情况下的设备响应与操作优化，所述紧急任务分配与小模型调用：智能体根据大模型的任务拆解，智能体迅数据分析与结果反馈：小模型提供温度趋势图，指出温度超出6应急处理方案生成：大模型结合加热炉过热和泵的运行状态，制定辨识型小模型用于炉体温度调节与安全管理，所述炉体温度调节与安全管理工作流程如任务分配与小模型调用：智能体根据大模型的任务拆解，智数据分析与结果反馈：小模型提供炉体温度的未来趋势图表和数安全管理建议生成：大模型结合小模型的预测和智能体的验证所述辨识型小模型用于排烟温度与能效优化，所述排烟温度与能效优化工作流程如任务分解与小模型调用：智能体根据大模型的任务分解，智数据分析与结果反馈：小模型提供详细的排烟温度时序预测7辨识型小模型用于设备结垢预测与清洗安排，所述设备结垢预测与清洗安排工作流程如数据分析与结果反馈：小模型提供设备结垢程度的预测曲线和数据清洗建议生成：大模型将小模型的预测结果与企业所述辨识型小模型用于氧含量与燃烧效率实时调节，所述氧含量与燃任务分配与小模型调用：智能体根据生成型大模型的任务分89关键词和核心意图；确定用户希望通过调整加热炉的出口温度来优化后续设备的运行负确定用户希望在多个PLC控制的区域内，优化设备之间的协同工作，确保工艺流程高效运小模型对每个PLC控制的区域内的设备运行时序进行分析，识别区域内的潜在瓶颈和优化[0095]图2为本发明提供的一种基于大模型的数字智能体油田智能优化系统在井间站的任何方式限制本发明，有必要指出的是以下实施例不能理解为对本发明保护范围的限制，如果该领域的技术熟练人员根据上述本发明内容对本发明做出一些非本质的改进和调整，[0104]请结合图1，本发明提供的一种基于大模型的数字智能体油田智能优化系统包含[0180]泵有效值RMS检测小模型可基于专利CN116950905A：一种离心泵故障诊断预警方[0182]安全评估：将实时RMS值与预设的安全阈值进行比较，评估振动是否超出安全范[0197]泵的振动值已接近警戒线，当前RMS值为3.8mm/s，建议减小流量10以降低振外输温度控制的集输智能化控制方法以及系统实[0255]建议将加热炉的出口温度降低至85℃,这将减少后续分离设备的负荷，提高其运[0297]全局分析：分析全站范围内多个PLC区域的设备联动情况，识别跨区域的时序冲[0380]建议将加热炉的温度调整至90℃,以提高燃烧效率；同时，将泵的流量增加至250L/min，以优化生产流程。预计能效将提高10设备负荷降低15从而减少能[0502]当前炉体温度接近安全上限，建议立即减少燃料供应量10并启动冷却系统的法提供详细的排烟温度时序预测结果。指出温度过高或波动异常的具体时间段和可能原