基于ACL-OFE-FP算法的油田装备制造监造故障预测算法研究
于卓
中国石油长庆油田分公司物资供应处,陕西 西安 710018
摘要：由于油田装备的精密度高、制造过程复杂,其制造过程的监造环节就尤为重要.为提高制造监造过程的可靠性及其效率.提出了一种结合CNN、LSTM和多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention,MSA)的故障预测模型ACL-OFE-FP(Attention-based CNN-LSTM Oil field Equipment False Pre-diction).ACL-OFE-FP通过融合CNN及多级LSTM互联,并引入基于油田装备数据分布和时效性的特征融合机制,进一步通过多头自注意力模块进行特征增强,适用于油田装备制造监造过程中的故障预测.通过在21 000 组连续生产数据上进行训练和测试,结果表明:ACL-OFE-FP 模型在捕捉时序特征和提高故障预测准确性方面相较传统CNN网络,均方误差提升30%以上.为油田装备制造监造过程中的智能化故障预测提供了有效的解决方案,推动了油田装备监造的数智化发展.
关键词：油田装备故障预测卷积神经网络长短期记忆网络多头自注意力机制
分类号：TP205(自动化技术及设备)
论文发表日期：2025-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 23-29 )
英文信息