CN115271128A - 一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统 - Google Patents
一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115271128A CN115271128A CN202211194871.2A CN202211194871A CN115271128A CN 115271128 A CN115271128 A CN 115271128A CN 202211194871 A CN202211194871 A CN 202211194871A CN 115271128 A CN115271128 A CN 115271128A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- drilling equipment
- maintenance
- equipment
- state
- drilling
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000005553 drilling Methods 0.000 title claims abstract description 577
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title claims abstract description 323
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims description 122
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 22
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 21
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 3
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 2
- 239000003209 petroleum derivative Substances 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供了一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统,涉及数据处理技术领域,通过构建随钻设备台账,将设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中更新随钻设备台账,根据随钻设备运维规则确定运维周期并设定运维管理执行信息,从随钻设备台账中提取运维处理数据并输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息,根据随钻设备预测信息、随钻设备运维规则,确定运维管理要求。解决现有技术中对随钻设备运行过程监测准确度和精细度较低,导致随钻设备维护管理的及时性和有效性不足的技术问题。达到对随钻设备运行和维护保养的精细化控制,实现对随钻设备运行全生命周期进行精细化运维监测,提高随钻设备运行效率和可靠性的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统。
背景技术
地下石油天然气等不可再生资源是当前维持人类现代生产生活需要的重要支撑能源。为实现对于地下石油资源的有效开采,通常在确定进行石油开采的油层靶点后,基于测量仪器指导定向井在地下蜿蜒钻进到达预定的油层靶点。
测量仪器通过获取测量数据实现指导定向井准确钻进地下到达油层靶点,避免地下井钻进路线偏离靶点或井眼碰撞等风险事件发生。同时,随钻测量技术相较于停钻测量具有提高钻井作业工作效率以及降低作业经济消耗的优势而逐渐取代停钻测量广泛应用于石油天然气勘探领域。
对于钻井数据进行实时采集的随钻设备相较于停钻数据采集设备多处于长时间高压高温并伴随强烈震动的恶劣工作环境,且经常遇到井眼垮塌、井眼缩径等造成设备遇阻遇卡引起随钻设备损坏故障的突发事件,因而对随钻设备进行运行监测以及定向维修确保随钻设备正常运行是当前石油天然气勘探行业叩待解决的关键技术。
现有技术中存在对于随钻设备运行作业过程的监测准确度和精细度较低,导致对随钻设备进行维护管理的及时性和有效性不足的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统,用于针对解决现有技术中存在对于随钻设备运行作业过程的监测准确度和精细度较低,导致对随钻设备进行维护管理的及时性和有效性不足的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统。
本申请的第一个方面,提供了一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法,所述方法包括:对随钻设备进行信息采集,构建随钻设备台账信息库,其中,所述随钻设备台账信息库包括随钻设备编码、随钻设备工作参数;将随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统与各随钻设备通信连接,实时采集随钻设备运行信息、运行环境信息,并基于随钻设备编码对随钻设备进行识别关联,将采集到的随钻设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中,对所述随钻设备台账信息进行更新;构建随钻设备运维规则;根据所述随钻设备运维规则,确定随钻设备运维周期;基于所述随钻设备运维周期,设定运维管理执行信息,根据所述运维管理执行信息从所述随钻设备台账信息中提取运维处理数据,其中所述运维处理数据包括随钻设备运行信息、运行环境信息;将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息;根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,按照所述运维管理要求发送运维指令。
本申请的第二个方面,提供了一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统,所述系统包括:信息采集管理模块,用于对随钻设备进行信息采集,构建随钻设备台账信息库,其中,所述随钻设备台账信息库包括随钻设备编码、随钻设备工作参数;信息更新处理模块,用于将随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统与各随钻设备通信连接,实时采集随钻设备运行信息、运行环境信息,并基于随钻设备编码对随钻设备进行识别关联,将采集到的随钻设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中,对所述随钻设备台账信息进行更新;运维规则构建模块,用于构建随钻设备运维规则;运维周期生成模块,用于根据所述随钻设备运维规则,确定随钻设备运维周期;运维数据采集模块,用于基于所述随钻设备运维周期,设定运维管理执行信息,根据所述运维管理执行信息从所述随钻设备台账信息中提取运维处理数据,其中所述运维处理数据包括随钻设备运行信息、运行环境信息;随钻设备预测模块,用于将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息;运维指令生成模块,用于根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,按照所述运维管理要求发送运维指令。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请实施例提供的方法通过对随钻设备进行信息采集,构建随钻设备台账信息库,所述随钻设备台账信息库包括随钻设备编码、随钻设备工作参数,将随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统与各随钻设备通信连接,实时采集随钻设备运行信息、运行环境信息,并基于随钻设备编码对随钻设备进行识别关联,将采集到的随钻设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中,对所述随钻设备台账信息进行更新,为后续进行随钻设备运行状态预测提供及时性参考数据;构建随钻设备运维规则,根据所述随钻设备运维规则,确定随钻设备运维周期,提高随钻设备运维周期与随钻设备运行之间的关联性,实现对随钻设备全生命周期的针对性运维监测;基于所述随钻设备运维周期,设定运维管理执行信息,根据所述运维管理执行信息从所述随钻设备台账信息中提取运维处理数据,其中所述运维处理数据包括随钻设备运行信息、运行环境信息;将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息;根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,按照所述运维管理要求发送运维指令,提高了运维管理要求与随钻设备实时状态的贴合度,实现对设备运行维保的精细化控制管理。达到了对随钻设备运行和维护保养进行精细化控制,实现对随钻设备运行全生命周期进行精细化运维监测,提高随钻设备运行效率和可靠性的技术效果。
附图说明
图1为本申请提供的一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法流程示意图;
图2为本申请提供的一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法中构建随钻设备运维规则的流程示意图;
图3为本申请提供的一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法中获得随钻设备预测信息的流程示意图;
图4为本申请提供的一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统的结构示意图。
附图标记说明:信息采集管理模块11,信息更新处理模块12,运维规则构建模块13,运维周期生成模块14,运维数据采集模块15,随钻设备预测模块16,运维指令生成模块17。
具体实施方式
本申请提供了一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统,用于针对解决现有技术中存在对于随钻设备运行作业过程的监测准确度和精细度较低,导致对随钻设备进行维护管理的及时性和有效性不足的技术问题,达到了对随钻设备运行和维护保养的精细化控制,实现对随钻设备运行全生命周期进行精细化运维监测,提高随钻设备运行效率和可靠性的技术效果。
本发明技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
下面,将参考附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例,而不是本发明的全部实施例,应理解,本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。
实施例一
如图1所示,本申请提供了一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法,所述方法包括:
S100:对随钻设备进行信息采集,构建随钻设备台账信息库,其中,所述随钻设备台账信息库包括随钻设备编码、随钻设备工作参数;
具体而言,在本实施例中,通过定向井深入地下到达预定的油层靶点从而实现对地下油气资源的开采。所述随钻设备为实时获取井下数据,为定向井钻井提供井斜和方位变化指导,指导辅助定向井钻井深入的数据采集设备。
所述随钻设备包括各类型测斜仪器、深度传感器、图像传感器和定向传感器。所述随钻设备工作参数包括随钻设备运行环境信息以及与随钻设备运行环境相对应的随钻设备运行信息。
对布设于钻井设备的多个所述随钻设备逐一进行信息采集获得各个随钻设备的设备编码以及当前运行环境下的随钻设备工作参数,构建随钻设备台账信息库,所述随钻设备台账信息库中的随钻设备工作参数与具体的随钻设备编码相对应。
S200: 将随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统与各随钻设备通信连接,实时采集随钻设备运行信息、运行环境信息,并基于随钻设备编码对随钻设备进行识别关联,将采集到的随钻设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中,对所述随钻设备台账信息进行更新;
具体而言,所述运行环境为随钻设备的实时工作环境信息,所述随钻设备运行信息为随钻设备在实时运行环境下的运行工况信息。在本实施例中,各个随钻设备的设备编码与具体的随钻设备以及实时获取的随钻设备运行信息、运行环境信息具有一一对应关系。
应理解的,所述随钻设备往往布设于定向井钻井设备前端,用于实时采集钻井数据,因而随钻设备在钻井设备深入地下的过程中,长时间处于高压高温并伴随强烈震动的恶劣工作环境,因而随钻设备的运行也存在受外界恶劣工作环境影响发生数据采集准确度降低或随钻设备部分组成元件甚至设备整体损毁的风险。
因而在本实施例中,将各个随钻设备与随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统通信连接,实现对随钻设备的运行信息和运行环境信息进行实时采集。同时基于随钻设备编码对随钻设备进行识别关联,将采集到的随钻设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中,对所述随钻设备台账信息中的随钻设备工作参数进行更新,实现实时获取随钻设备在不同工作环境下的运行工况信息,为后续进行随钻设备及组成元件的运维监测管理提供有效的数据支撑。
S300:构建随钻设备运维规则;
进一步的,如图2所示,所述构建随钻设备运维规则,本申请提供的方法步骤S300还包括:
S310:获得随钻设备历史管理记录库,其中,包括随钻设备基础信息、随钻设备组成元件以及随钻设备和随钻设备组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态;
S320:根据所述随钻设备基础信息、随钻设备组成元件,建立元件-设备对应关系;
S330:基于所述元件-设备对应关系,分别根据所述随钻设备基础信息、随钻设备组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态,建立元件-设备运行参数对应关系;
S340:基于随钻设备的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态,对随钻设备进行运维周期分析,确定设备运维周期、状态走势特征;
S350:根据所述元件-设备运行参数对应关系,确定各元件与设备状态的关联性;
S360:根据所述设备运维周期、状态走势特征、各元件与设备状态的关联性,构建所述随钻设备运维规则。
具体而言,应理解的,随钻设备为由多个元件组装拼接结合软件程序控制的用于进行信息实时采集传输装置,因而不同元件发生损坏对于钻井设备功能的影响程度存在差异。
本实施例通过分析组成随钻设备的各个元件与随钻设备状态的关联性高低,生成随钻设备运维规则,从而获得对随钻设备进行运行维护管理周期实现对随钻设备的精细化运维监测管理。
所述随钻设备基础信息包括随钻设备名称、型号、设备功能属性以及设备结构等随钻设备出厂即有信息,通过分析所述随钻设备基础信息获得对应随钻设备组成元件信息。
基于随钻设备历史运行数据获得随钻设备的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态信息,获得组成对应随钻设备的多个随钻设备组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态。
所述随钻设备基础信息、随钻设备组成元件以及随钻设备和随钻设备组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态构成所述随钻设备历史管理记录库。所述随钻设备历史管理记录库中各项数据都具有时间标识。
在本实施例中,根据所述随钻设备历史管理记录库建立随钻设备基础信息与随钻设备组成元件之间的元件-设备对应关系,在所述元件-设备对应关系中,每一随钻设备与构成该随钻设备的多个组成元件具有一多对应关系。
基于所述元件-设备对应关系,分别根据所述随钻设备基础信息、随钻设备组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态,建立元件-设备运行参数对应关系,在所述元件-设备运行参数对应关系中,多个元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态与多个元件组成的随钻设备的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态相对应。
根据随钻设备在不同随钻设备运行环境下的随钻设备运行时间、随钻设备运行参数、随钻设备状态,对随钻设备进行设备使用状态分析,确定在不同随钻设备运行状态下的状态走势特征,所述状态走势特征指在不同的运行环境以及不同的运行时间跨度内,随钻设备的运行性能变化走势特征,根据状态走势特征以及确定设备运维周期。
根据所述元件-设备运行参数对应关系,分析各个组成元件的运行状态变化与对应随钻设备的运行状态变化一致性程度,确定各元件与设备状态的关联性,当组成元件运行状态发生变化时,随钻设备对应发生运行状态变化,表明元件与设备状态存在关联性,且当组成元件状态变化引起随钻设备发生运行状态变化的强度越高则表明元件与设备状态的关联性越大,反之关联性越小。
根据所述设备运维周期、状态走势特征、各元件与设备状态的关联性,构建所述随钻设备运维规则,所述随钻设备运维规则为根据应用于钻井设备进行实时数据采集的多个随钻设备的连续运行时间以及运行环境设定的对随钻设备进行检查维护的设备运维周期以及不同元件在设备运维周期内的元件监测次数,以及对随钻设备执行运维的具体运维要求,例如对某一随钻设备的设备运维周期为每月一次,对于元件的监测次数为单设备运维周期内全程监测或运维周期某些节点或周期伊始及结束进行元件监测,对于监测结果为异常的元件执行同规格元件替换或直接修补的运维要求。
本实施例通过获得随钻设备以及构成随钻设备的多个组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态信息,从而进行随钻设备本身的运维周期分析,同时分析确定随钻设备各个组成元件对随钻设备运行状态的影响程度生成随钻设备运维规则,达到了从元件以及随钻设备本身多维度进行运行状态分析,达到了生成随钻设备运维规则便于参考进行随钻设备和元件的针对性运维管理,从而提高随钻设备运行可靠性,实现对钻井进行数据采集的时效性和准确性的技术效果。
S400:根据所述随钻设备运维规则,确定随钻设备运维周期;
S500:基于所述随钻设备运维周期,设定运维管理执行信息,根据所述运维管理执行信息从所述随钻设备台账信息中提取运维处理数据,其中所述运维处理数据包括随钻设备运行信息、运行环境信息;
具体而言,所述随钻设备运维规则为根据应用于钻井设备进行实时数据采集的多个随钻设备的连续运行时间以及运行环境设定的对随钻设备进行检查维护的设备运维周期以及不同元件在设备运维周期内的元件监测次数,以及对随钻设备执行运维的具体运维要求。
因而在本实施例中,根据所述随钻设备运维规则,确定多种运行环境以及运行时间对应的多个随钻设备运维周期,基于所述随钻设备运维周期,设定运维管理执行信息,所述运维管理执行信息为用于设定随钻设备运维周期所需参考使用的随钻设备运行数据,根据所述运维管理执行信息从所述随钻设备台账信息中提取运维处理数据,其中所述运维处理数据包括随钻设备运行信息、运行环境信息。
S600:将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息;
进一步的,如图3所示,所述将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息,本申请提供的方法步骤S600还包括:
S610:根据随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数与随钻设备状态的对应关系,拟合设备状态影响函数;
S620:通过随钻设备历史管理记录库中的记录数据,构建训练数据集;
S630:利用所述训练数据集,对所述设备状态影响函数进行优化,构建所述状态预测模型;
S640:根据所述随钻设备运行信息,确定随钻设备运行时间、随钻设备运行参数;
S650:将所述随钻设备运行时间、随钻设备运行参数、运行环境信息输入所述状态预测模型,对设备状态进行预测,通过所述状态预测模型输出所述随钻设备预测信息。
具体而言,应理解的,在同一随钻设备运行时间节点获取的所述随钻设备运行环境、随钻设备运行参数与随钻设备状态之间存在关联关系,因而在本实施例中根据随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数与随钻设备状态的对应关系,拟合设备状态影响函数。
通过随钻设备历史管理记录库中的记录数据,构建训练数据集,利用所述训练数据集,构建训练数据设备状态影响函数,基于训练数据设备状态影响函数对所述设备状态影响函数进行优化,构建所述状态预测模型。本实施例对于所述状态预测模型的构建以及训练优化方法不作任何限制,可根据实际需要进行模型构建和训练。所述状态预测模型用于根据运行时间、随钻设备运行参数、运行环境信息对随钻设备的运行状态进行预测。
根据所述随钻设备运行信息,获得当前待进行设备状态预测的随钻设备运行时间以及随钻设备运行参数,将所述随钻设备运行时间、随钻设备运行参数、运行环境信息输入所述状态预测模型,对设备状态进行预测,通过所述状态预测模型输出所述随钻设备预测信息。
本实施例通过根据随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数与随钻设备状态的对应关系拟合设备状态影响函数,基于随钻设备历史管理记录库中的记录数据对所述设备状态影响函数进行优化,构建所述状态预测模型,基于状态预测模型进行随钻设备状态预测,达到了对随钻设备状态进行准确预测的技术效果。
S700:根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,按照所述运维管理要求发送运维指令。
进一步的,根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,本申请提供的方法步骤S700还包括:
S710:根据所述随钻设备预测信息与所述运维评价管理规则中的设备状态进行匹配,确定匹配设备状态;
S720:根据所述匹配设备状态从所述运维评价管理规则中,确定设备状态运维要求,将所述设备状态运维要求作为所述运维管理要求。
具体而言,在本实施例中,获得随钻设备预测信息后,将所述随钻设备预测信息对应的随钻设备运行状态在所述运维评价管理规则中遍历匹配寻找在所述运维管理评价规则中一致性的随钻设备运行状态,根据所述匹配设备状态从所述运维评价管理规则中,确定设备状态运维要求,将所述设备状态运维要求作为所述运维管理要求,基于所述运维管理要求设置设备运维周期以及元件监测次数要求执行对应随钻设备的运维监测管理。
本实施例通过将获得的随钻设备预测信息在运维评价管理规则中遍历匹配,确定与随钻设备类型以及设备状态具有一致性的设备状态运维要求,作为当前监测随钻设备的设备状态运维要求,达到了基于历史数据准确进行当前监测随钻设备的设备运维周期以及元件监测次数的确定的技术效果。
本实施例提供的方法通过对随钻设备进行信息采集,构建随钻设备台账信息库,所述随钻设备台账信息库包括随钻设备编码、随钻设备工作参数,将随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统与各随钻设备通信连接,实时采集随钻设备运行信息、运行环境信息,并基于随钻设备编码对随钻设备进行识别关联,将采集到的随钻设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中,对所述随钻设备台账信息进行更新,为后续进行随钻设备运行状态预测提供及时性参考数据;构建随钻设备运维规则,根据所述随钻设备运维规则,确定随钻设备运维周期,提高随钻设备运维周期与随钻设备运行之间的关联性,实现对随钻设备全生命周期的针对性运维监测;基于所述随钻设备运维周期,设定运维管理执行信息,根据所述运维管理执行信息从所述随钻设备台账信息中提取运维处理数据,其中所述运维处理数据包括随钻设备运行信息、运行环境信息;将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息;根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,按照所述运维管理要求发送运维指令,提高了运维管理要求与随钻设备实时状态的贴合度,实现对设备运行维保的精细化控制管理。达到了对随钻设备运行和维护保养进行精细化控制,实现对随钻设备运行全生命周期进行精细化运维监测,提高随钻设备运行效率和可靠性的技术效果。
进一步的,根据所述设备运维周期、状态走势特征、各元件与设备状态的关联性,构建所述随钻设备运维规则,本申请提供的方法步骤S360还包括:
S361:根据所述各元件与设备状态的关联性,对元件重要度进行评价,确定元件监测次数要求;
S362:根据所述随钻设备的设备运维周期、元件监测次数要求,确定元件运维时间规则;
S363:根据所述状态走势特征,确定运维评价管理规则。
进一步的,根据所述状态走势特征,确定运维评价管理规则,本申请提供的方法步骤S363还包括:
S363-1:根据所述状态走势特征,确定状态走势特征对应的设备状态;
S363-2:建立所述状态走势特征与设备状态的对应关系;
S363-3:根据所述设备状态、所述随钻设备基础信息,确定设备状态运维要求;
S363-4:根据所述设备状态、设备状态运维要求,确定所述运维评价管理规则。
具体而言,应理解的,随钻设备由多个元件组成,不同元件在随钻设备中的作用不同,因而不同元件的运行状态变化对随钻设备运行状态的影响程度不同。
在本实施例中,根据各个组成元件的运行状态变化与对应随钻设备的运行状态变化进行运行状态一致性分析,当组成元件运行状态发生变化时,随钻设备对应发生运行状态变化,表明元件与设备状态存在关联性,且当组成元件状态变化引起随钻设备发生运行状态变化的强度越高则表明元件与设备状态的关联性越大,反之关联性越小。
根据所述各元件与设备状态的关联性高低,对元件重要度进行评价,关联性越高的元件发生故障对于设备状态的影响程度越大,因而对关联性越高的元件的重要度评价越高,基于重要度评价确定组成对应随钻设备的各个元件监测次数要求。
根据所述随钻设备的设备运维周期、元件监测次数要求,确定元件运维时间规则,所述元件运维时间规则为对各个组成元件进行检测的设备运维周期跨度,例如对于重要性程度较高的元件在每一随钻设备运维周期内全周期都执行故障检测,对于重要性程度较低的元件可在随钻设备运维周期伊始及结束进行故障检测,避免每一随钻设备运维周期都对所有组成元件实时或间歇性执行故障检测,导致系统算力资源的过度耗费。
所述状态走势特征为在不同的运行环境以及不同的运行时间跨度内,随钻设备的运行性能变化走势特征,根据所述状态走势特征,确定与状态走势特征具有对应关系的随钻设备状态动态变化情况,建立所述状态走势特征与设备状态的对应关系。
根据所述设备状态、所述随钻设备基础信息,确定设备状态运维要求,所述设备状态运维要求包括缩短设备运维周期以及提高元件监测次数等增强对随钻设备进行运行状态维护强度的监测管理方法。根据所述设备状态、设备状态运维要求,确定所述运维评价管理规则。
本实施例通过分析元件运行状态与随钻设备运行状态之间的关联性确定各个元件的在随钻设备运维周期内的监测次数要求,达到了避免逐一元件监测造成的随钻设备运维时间消耗的技术效果,同时将运维周期与设备运行状态走势相结合确定对于不同运行状态设备执行的运维要求,达到了对各个元件进行针对性维护管理的技术效果。
进一步的,本申请提供的方法步骤还包括:
S371:根据所述状态走势特征,确定随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势的关联性;
S372:基于所述随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势的关联性,当状态走势变化幅度达到预设阈值时,确定状态切换节点走势;
S373:基于所述状态切换节点走势,确定节点运维次数调整要求;
S374:根据所述节点运维次数调整要求对所述元件运维时间规则进行调整。
具体而言,在本实施例中,根据所述状态走势特征,确定随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势的关联性,并根据随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势之间的关联程度设定需要进行随钻设备运维周期以及元件监测次数要求调整的状态走势变化节点,将状态走势变化节点对应的关联性数值作为所述预设阈值。
基于所述随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势的关联性,当状态走势变化幅度达到预设阈值时,确定状态切换节点走势,基于所述状态切换节点走势,确定节点运维次数调整要求,所述节点运维次数调整要求包括进行随钻设备运维周期以及元件监测次数要求调整,根据所述节点运维次数调整要求对所述元件运维时间规则进行调整。
本实施例通过分析引起状态走势特征变化的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势之间的关联性,并预设调整随钻设备运维周期以及元件监测次数要求的状态走势变化预设阈值,达到了对随钻设备运维周期以及元件监测周期的动态调整,实现了提高元件监测以及随钻设备运维监测的针对性以及监测管理的及时性的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法相同的发明构思,如图4所示,本申请提供了一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统,其中,所述系统包括:
信息采集管理模块11,用于对随钻设备进行信息采集,构建随钻设备台账信息库,其中,所述随钻设备台账信息库包括随钻设备编码、随钻设备工作参数;
信息更新处理模块12,用于将随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统与各随钻设备通信连接,实时采集随钻设备运行信息、运行环境信息,并基于随钻设备编码对随钻设备进行识别关联,将采集到的随钻设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中,对所述随钻设备台账信息进行更新;
运维规则构建模块13,用于构建随钻设备运维规则;
运维周期生成模块14,用于根据所述随钻设备运维规则,确定随钻设备运维周期;
运维数据采集模块15,用于基于所述随钻设备运维周期,设定运维管理执行信息,根据所述运维管理执行信息从所述随钻设备台账信息中提取运维处理数据,其中所述运维处理数据包括随钻设备运行信息、运行环境信息;
随钻设备预测模块16,用于将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息;
运维指令生成模块17,用于根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,按照所述运维管理要求发送运维指令。
进一步的,所述运维规则构建模块13还包括:
历史数据获得单元,用于获得随钻设备历史管理记录库,其中,包括随钻设备基础信息、随钻设备组成元件以及随钻设备和随钻设备组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态;
设备元件映射单元,用于根据所述随钻设备基础信息、随钻设备组成元件,建立元件-设备对应关系;
运行参数映射单元,用于基于所述元件-设备对应关系,分别根据所述随钻设备基础信息、随钻设备组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态,建立元件-设备运行参数对应关系;
运维周期分析单元,用于基于随钻设备的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态,对随钻设备进行运维周期分析,确定设备运维周期、状态走势特征;
关联关系确定单元,用于根据所述元件-设备运行参数对应关系,确定各元件与设备状态的关联性;
运维规则构建单元,用于根据所述设备运维周期、状态走势特征、各元件与设备状态的关联性,构建所述随钻设备运维规则。
进一步的,所述运维规则构建单元还包括:
监测频率确定单元,用于根据所述各元件与设备状态的关联性,对元件重要度进行评价,确定元件监测次数要求;
运维时间确定单元,用于根据所述随钻设备的设备运维周期、元件监测次数要求,确定元件运维时间规则;
管理规则确定单元,用于根据所述状态走势特征,确定运维评价管理规则。
进一步的,本申请提供的系统还包括:
关联关系确定单元,用于根据所述状态走势特征,确定随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势的关联性;
状态走势分析单元,用于基于所述随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势的关联性,当状态走势变化幅度达到预设阈值时,确定状态切换节点走势;
运维频率调整单元,用于基于所述状态切换节点走势,确定节点运维次数调整要求;
运维规则调整单元,用于根据所述节点运维次数调整要求对所述元件运维时间规则进行调整。
进一步的,所述运维规则构建单元还包括:
设备状态确定单元,用于根据所述状态走势特征,确定状态走势特征对应的设备状态;
走势特征分析单元,用于建立所述状态走势特征与设备状态的对应关系;
运维要求确定单元,用于根据所述设备状态、所述随钻设备基础信息,确定设备状态运维要求;
管理规则确定单元,用于根据所述设备状态、设备状态运维要求,确定所述运维评价管理规则。
进一步的,所述运维指令生成模块17还包括:
设备状态确定单元,用于根据所述随钻设备预测信息与所述运维评价管理规则中的设备状态进行匹配,确定匹配设备状态;
运维要求生成单元,用于根据所述匹配设备状态从所述运维评价管理规则中,确定设备状态运维要求,将所述设备状态运维要求作为所述运维管理要求。
进一步的,所述随钻设备预测模块16还包括:
设备状态拟合单元,用于根据随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数与随钻设备状态的对应关系,拟合设备状态影响函数;
训练数据应用单元,用于通过随钻设备历史管理记录库中的记录数据,构建训练数据集;
预测模型构建单元,用于利用所述训练数据集,对所述设备状态影响函数进行优化,构建所述状态预测模型;
运行信息处理单元,用于根据所述随钻设备运行信息,确定随钻设备运行时间、随钻设备运行参数;
设备状态预测单元,用于将所述随钻设备运行时间、随钻设备运行参数、运行环境信息输入所述状态预测模型,对设备状态进行预测,通过所述状态预测模型输出所述随钻设备预测信息。
综上所述的任意一项方法或者步骤可作为计算机指令或程序存储在各种不限类型的计算机存储器中,通过各种不限类型的计算机处理器识别计算机指令或程序,进而实现上述任一项方法或者步骤。
基于本发明的上述具体实施例,本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下,对本发明所作的任何改进和修饰,皆应落入本发明的专利保护范围。
Claims (8)
1.一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法,其特征在于,所述方法应用于随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统,所述方法包括:
对随钻设备进行信息采集,构建随钻设备台账信息库,其中,所述随钻设备台账信息库包括随钻设备编码、随钻设备工作参数;
将随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统与各随钻设备通信连接,实时采集随钻设备运行信息、运行环境信息,并基于随钻设备编码对随钻设备进行识别关联,将采集到的随钻设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中,对所述随钻设备台账信息进行更新;
构建随钻设备运维规则;
根据所述随钻设备运维规则,确定随钻设备运维周期;
基于所述随钻设备运维周期,设定运维管理执行信息,根据所述运维管理执行信息从所述随钻设备台账信息中提取运维处理数据,其中所述运维处理数据包括随钻设备运行信息、运行环境信息;
将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息;
根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,按照所述运维管理要求发送运维指令。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述构建随钻设备运维规则,包括:
获得随钻设备历史管理记录库,其中,包括随钻设备基础信息、随钻设备组成元件以及随钻设备和随钻设备组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态;
根据所述随钻设备基础信息、随钻设备组成元件,建立元件-设备对应关系;
基于所述元件-设备对应关系,分别根据所述随钻设备基础信息、随钻设备组成元件的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态,建立元件-设备运行参数对应关系;
基于随钻设备的随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数、随钻设备状态,对随钻设备进行运维周期分析,确定设备运维周期、状态走势特征;
根据所述元件-设备运行参数对应关系,确定各元件与设备状态的关联性;
根据所述设备运维周期、状态走势特征、各元件与设备状态的关联性,构建所述随钻设备运维规则。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述设备运维周期、状态走势特征、各元件与设备状态的关联性,构建所述随钻设备运维规则,包括:
根据所述各元件与设备状态的关联性,对元件重要度进行评价,确定元件监测次数要求;
根据所述随钻设备的设备运维周期、元件监测次数要求,确定元件运维时间规则;
根据所述状态走势特征,确定运维评价管理规则。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述状态走势特征,确定随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势的关联性;
基于所述随钻设备运行时间、随钻设备运行环境与状态走势的关联性,当状态走势变化幅度达到预设阈值时,确定状态切换节点走势;
基于所述状态切换节点走势,确定节点运维次数调整要求;
根据所述节点运维次数调整要求对所述元件运维时间规则进行调整。
5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述状态走势特征,确定运维评价管理规则,包括:
根据所述状态走势特征,确定状态走势特征对应的设备状态;
建立所述状态走势特征与设备状态的对应关系;
根据所述设备状态、所述随钻设备基础信息,确定设备状态运维要求;
根据所述设备状态、设备状态运维要求,确定所述运维评价管理规则。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,包括:
根据所述随钻设备预测信息与所述运维评价管理规则中的设备状态进行匹配,确定匹配设备状态;
根据所述匹配设备状态从所述运维评价管理规则中,确定设备状态运维要求,将所述设备状态运维要求作为所述运维管理要求。
7.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息,包括:
根据随钻设备运行时间、随钻设备运行环境、随钻设备运行参数与随钻设备状态的对应关系,拟合设备状态影响函数;
通过随钻设备历史管理记录库中的记录数据,构建训练数据集;
利用所述训练数据集,对所述设备状态影响函数进行优化,构建所述状态预测模型;
根据所述随钻设备运行信息,确定随钻设备运行时间、随钻设备运行参数;
将所述随钻设备运行时间、随钻设备运行参数、运行环境信息输入所述状态预测模型,对设备状态进行预测,通过所述状态预测模型输出所述随钻设备预测信息。
8.一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统,其特征在于,所述系统包括:
信息采集管理模块,用于对随钻设备进行信息采集,构建随钻设备台账信息库,其中,所述随钻设备台账信息库包括随钻设备编码、随钻设备工作参数;
信息更新处理模块,用于将随钻设备全阶段精细化运维监测管理系统与各随钻设备通信连接,实时采集随钻设备运行信息、运行环境信息,并基于随钻设备编码对随钻设备进行识别关联,将采集到的随钻设备运行信息、运行环境信息存入对应编码的随钻设备中,对所述随钻设备台账信息进行更新;
运维规则构建模块,用于构建随钻设备运维规则;
运维周期生成模块,用于根据所述随钻设备运维规则,确定随钻设备运维周期;
运维数据采集模块,用于基于所述随钻设备运维周期,设定运维管理执行信息,根据所述运维管理执行信息从所述随钻设备台账信息中提取运维处理数据,其中所述运维处理数据包括随钻设备运行信息、运行环境信息;
随钻设备预测模块,用于将运维处理数据中随钻设备运行信息、运行环境信息,输入状态预测模型,获得随钻设备预测信息;
运维指令生成模块,用于根据所述随钻设备预测信息、所述随钻设备运维规则,确定运维管理要求,按照所述运维管理要求发送运维指令。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211194871.2A CN115271128B (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211194871.2A CN115271128B (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115271128A true CN115271128A (zh) | 2022-11-01 |
CN115271128B CN115271128B (zh) | 2023-01-06 |
Family
ID=83757222
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211194871.2A Active CN115271128B (zh) | 2022-09-29 | 2022-09-29 | 一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115271128B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117094687A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-21 | 湖南腾琨信息科技有限公司 | 基于元宇宙的设备精细化管理平台及构建方法 |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101149621A (zh) * | 2007-11-09 | 2008-03-26 | 天津大学 | 滚装运输船即时状态评估方法 |
CN108336725A (zh) * | 2016-12-16 | 2018-07-27 | 泰豪软件股份有限公司 | 电网调度设备监控管理及智能分析系统 |
CN109359742A (zh) * | 2018-06-27 | 2019-02-19 | 广州地铁集团有限公司 | 一种地铁子系统预防维修周期的生成方法 |
CN109978192A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-07-05 | 华能澜沧江水电股份有限公司 | 一种巨型水电厂状态维护模型构建方法及系统 |
CN110782157A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-11 | 华电邹县发电有限公司 | 一种基于发电设备重要度的维修方式制定方法 |
CN111898833A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-06 | 中国人民解放军空军工程大学 | 多备件预防性更换策略方法、系统、介质、计算机设备 |
CN112234711A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-01-15 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 智能互联配电运维管理系统 |
CN112734207A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 合肥科大智能机器人技术有限公司 | 一种资产运维管理方法及系统 |
CN113044719A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-06-29 | 三一汽车起重机械有限公司 | 一种起重机控制系统及工程机械 |
CN113555872A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-26 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 基于灾害全周期的保底电网中储能系统的应急运维方法 |
CN113792936A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-14 | 中海石油(中国)有限公司 | 一种随钻岩性智能识别方法、系统、设备和存储介质 |
CN114077235A (zh) * | 2021-11-18 | 2022-02-22 | 四川启睿克科技有限公司 | 一种基于数字孪生技术的设备预测性维护系统及方法 |
CN114154728A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-08 | 广东电网有限责任公司 | 一种故障预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114862296A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-08-05 | 西门子(中国)有限公司 | 备件库存管理方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
-
2022
- 2022-09-29 CN CN202211194871.2A patent/CN115271128B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101149621A (zh) * | 2007-11-09 | 2008-03-26 | 天津大学 | 滚装运输船即时状态评估方法 |
CN108336725A (zh) * | 2016-12-16 | 2018-07-27 | 泰豪软件股份有限公司 | 电网调度设备监控管理及智能分析系统 |
CN109359742A (zh) * | 2018-06-27 | 2019-02-19 | 广州地铁集团有限公司 | 一种地铁子系统预防维修周期的生成方法 |
CN109978192A (zh) * | 2019-04-10 | 2019-07-05 | 华能澜沧江水电股份有限公司 | 一种巨型水电厂状态维护模型构建方法及系统 |
CN110782157A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-11 | 华电邹县发电有限公司 | 一种基于发电设备重要度的维修方式制定方法 |
CN111898833A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-06 | 中国人民解放军空军工程大学 | 多备件预防性更换策略方法、系统、介质、计算机设备 |
CN112234711A (zh) * | 2020-10-09 | 2021-01-15 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 智能互联配电运维管理系统 |
CN112734207A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-30 | 合肥科大智能机器人技术有限公司 | 一种资产运维管理方法及系统 |
CN113044719A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-06-29 | 三一汽车起重机械有限公司 | 一种起重机控制系统及工程机械 |
CN113555872A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-26 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 基于灾害全周期的保底电网中储能系统的应急运维方法 |
CN113792936A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-14 | 中海石油(中国)有限公司 | 一种随钻岩性智能识别方法、系统、设备和存储介质 |
CN114077235A (zh) * | 2021-11-18 | 2022-02-22 | 四川启睿克科技有限公司 | 一种基于数字孪生技术的设备预测性维护系统及方法 |
CN114154728A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-08 | 广东电网有限责任公司 | 一种故障预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114862296A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-08-05 | 西门子(中国)有限公司 | 备件库存管理方法、装置、电子设备及计算机存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘春龙: "机电设备维护管理系统分析与设计", 《低碳世界》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117094687A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-21 | 湖南腾琨信息科技有限公司 | 基于元宇宙的设备精细化管理平台及构建方法 |
CN117094687B (zh) * | 2023-10-20 | 2024-01-26 | 湖南腾琨信息科技有限公司 | 基于元宇宙的设备精细化管理平台及构建方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115271128B (zh) | 2023-01-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Mariniello et al. | Structural damage detection and localization using decision tree ensemble and vibration data | |
CN102395754B (zh) | 一种用于监控钻井操作的方法和系统 | |
CN109064037B (zh) | 基坑施工风险管控方法、系统和设备 | |
CN115271128B (zh) | 一种随钻设备全阶段精细化运维监测管理方法及系统 | |
CA2927840C (en) | Double-time analysis of oil rig activity | |
CN111222683B (zh) | 一种基于pca-knn的tbm施工围岩综合分级预测方法 | |
CN104121014A (zh) | 基于神经网络融合技术的钻井井漏类型诊断方法 | |
CN107368463B (zh) | 基于光纤光栅传感网络数据的巷道非线性变形预测方法 | |
Reckmann et al. | MWD failure rates due to drilling dynamics | |
CN110008274B (zh) | 一种基于bim的桩基内力可视化自动监测系统 | |
CN201753600U (zh) | 一种矿山竖井变形光纤监测装置 | |
CN118013268B (zh) | 一种桥梁支座监测系统设计方法及装置 | |
KR102320958B1 (ko) | 데이터 증강 기반 인공지능을 이용한 n치 예측 장치 및 방법 | |
CN117709715A (zh) | 一种隧道工程施工风险评估方法、系统、终端及介质 | |
CN111639468A (zh) | 地表沉降值的预测方法、装置和计算机可读存储介质 | |
CN116756953A (zh) | 隧道施工期锚杆支护设计动态优化方法及装置 | |
CN103412224A (zh) | 基于定性模型的电气系统建模方法以及故障诊断系统 | |
CN214997436U (zh) | 一种岩体质量智能感知小型钻机系统 | |
CN107448187B (zh) | 井下测量装置 | |
JP2022080756A (ja) | 地下水環境自動予測システム、地下水環境自動予測方法 | |
CA3042019C (en) | Methods and systems to optimize downhole condition identification and response using different types of downhole sensing tools | |
CN118395193B (zh) | 基于人工智能的边坡失稳预测方法及系统 | |
CN116817777B (zh) | 基于高精度传感器和Transformer的隧道围岩变形预测方法 | |
CN118445106B (zh) | 一种煤机设备的在线状态监测方法及健康管理系统 | |
CN117150178B (zh) | 基于成像测井和人工神经网络的裂缝线密度预测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A refined operation and maintenance monitoring management method and system for drilling equipment throughout the entire stage Granted publication date: 20230106 Pledgee: Bohai Bank Co.,Ltd. Tianjin Branch Pledgor: HAIYOU LAIBO (TIANJIN) TECHNOLOGY Co.,Ltd. Registration number: Y2024120000042 |