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公开(公告)号：CN119989707A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510112513.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/20 , G06F111/08
Abstract: 本申请公开了一种基于数字孪生的钻机提升系统数字化方法、装置、设备及介质，涉及工程机械技术领域，包括：构建目标钻机提升系统的数字孪生模型；根据设备信息数据进行数字孪生模型的虚实映射；基于实时监测数据确定数字孪生模型的仿真数据，并对数字孪生模型进行仿真，以量化数字孪生模型的模型精度，得到初始数字孪生模型；利用预设的工艺过程辨识模型与初始数字孪生模型进行联合仿真，并针对不同的工艺过程制定相应的自动化更新策略，以便根据自动化更新策略进行动态更新，并对初始数字孪生模型进行评价验证，得到目标数字孪生模型。由此，可以对钻机提升系统进行数字孪生建模，以实现基于数字孪生模型对钻机提升系统进行优化管理。
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公开(公告)号：CN116222663A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310220394.0
申请日：2023-03-08
Applicant: 中国石油大学(北京) , 北京联华科技有限公司
IPC: G01D21/02
Abstract: 本申请公开了一种级联式边缘智能监测方法、装置、电子设备及介质，应用于工业现场设备检测领域。本申请所提供的一种级联式边缘智能监测方法，对通过外部待监测传感器获取到的传感器数据进行处理，得到相应的初始数字信号；根据主站发送的时间同步控制信号进行时间同步，并在时间同步后对初始数字信号进行同步数据采集，以得到相应的待检测数据；对待检测数据进行分析检测，并将分析检测结果发送至主站，以便主站对分析检测结果进行管理。本申请实现工业现场设备检测的分布式，解决目前集中式的问题。保证了工业数据采集系统的实时性、兼容性与安全可靠性，给管理人员提供直观、可靠的数据支撑，从而避免预测性维护故障处理不及时的问题。
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公开(公告)号：CN112101767A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010938853.5
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本说明书实施例公开了一种设备运行状态边云融合诊断方法及系统，所述方法包括云端利用目标设备的历史数据以及融合迁移方法，先对基于相似运行特征的设备的历史数据所构建的云端初始诊断模型进行调整处理，得到目标设备的云端诊断模型。边缘端向云端发送云端诊断模型获取请求，云端基于获取请求进行模型迁移；边缘端再利用目标设备的运行状态数据对迁移到边端的云端诊断模型进行调整处理，构建更适应于目标设备的边端诊断模型，以对目标设备进行实时诊断，实现云端模型高效准确的复用。同时还可以将诊断结果及实时数据上传至云端，更新云端样本集，进而更新云端诊断模型，实现边端诊断模型的持续更新优化，提升诊断的准确率与快捷性。
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公开(公告)号：CN110388315A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910602371.X
申请日：2019-07-05
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: F04B51/00
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于多源信息融合的输油泵故障识别方法、装置及系统，所述方法包括构建输油泵对应的多源异构风险情景数据库；根据所述多源异构风险情景数据库中的风险情景的情景重要度从所述多源异构风险情景数据库中筛选出目标风险情景；获取所述目标风险情景对应的监控参数，所述监控参数至少包括劣化状态表征参数、工艺参数中的一种或者多种；根据所述目标风险情景对应的监控参数确定所述输油泵的融合参数，利用所述融合参数对所述输油泵进行故障识别。利用本说明书各个实施例，可以提高输油泵故障识别的准确性。
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公开(公告)号：CN106930934A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710153308.3
申请日：2017-03-15
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 中国石油大学(北京)
IPC: F04B51/00
CPC classification number: F04B51/00
Abstract: 本发明提供了一种主输泵故障诊断方法和系统，其中，该方法可以包括：获取至少两种待分析数据；对至少两种待分析数据进行预处理；根据预处理后的结果数据，提取用于故障诊断的特征数据；根据提取的特征数据，对所述主输泵进行故障诊断。在本发明实施例中，通过获取至少两种待分析数据，有效地避免了单一振动信号分析时的信息丢失，实现了对主输泵状态的全面监测，解决了现有技术中由于单一信号易被噪声淹没导致的无法有效识别主输泵中潜在的微弱故障等问题，进一步的，对上述待分析数据进行预处理，剔除了待分析数据中的噪声数据，从而可以得到更加精确的待分析数据，实现及时准确的判断故障根源，有效保证了主输泵的检修与维护效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107036832B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN201611232551.6
申请日：2016-12-28
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明提供了一种往复式设备的状态监测及故障诊断系统及其应用方法，其中，系统包括：测控子系统、底座，以及设置在所述底座上的驱动子系统、传动子系统、被驱动部件子系统、载荷激励子系统、故障实现子系统和变工况实现子系统。其中，驱动子系统、被驱动部件子系统和载荷激励子系统通过传动子系统依次同轴机械连接；故障实现子系统与被驱动部件子系统机械连接；变工况实现子系统与故障实现子系统机械连接；测控子系统分别与驱动子系统、被驱动部件子系统、载荷激励子系统和变工况实现子系统电连接。本发明可以再现与大中型往复式设备极高近似度的运行状态；在状态监测和故障诊断过程中能产生较小的监测误差以及较高的诊断精度。
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公开(公告)号：CN115691044A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211346857.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国石油大学(北京) , 北京联华科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种动态风险预警方法、系统及装置，涉及风险评估领域。接收目标监测区域图像；将目标监测区域图像输入至预先训练好的深度学习模型，得到标注有异常事件的目标监测区域图像；对异常事件进行动态风险评估；确定异常事件的风险等级；根据该异常事件的风险等级控制提示模块提示对应该异常事件的提示信息。本申请通过自动化方式获取目标监测区域图像存在的异常事件，面对较多的目标监测区域图像时，也可以及时的发现出现的问题，且通过对异常事件进行动态风险评估，确定异常事件的风险等级，了解到问题的严重性，进行相适应的提示，提高了工作人员的人身安全性。
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公开(公告)号：CN111260893B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010029817.7
申请日：2020-01-10
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油田服务股份有限公司 , 中国石油大学(北京)
Abstract: 一种海洋平台推进器故障预警方法，方法包括：获取海洋平台推进器多组特征参数向量集作为多组样本数据集；利用相关算法对每组样本数据集进行关联性划分，根据预定的关联性规则获得每组重构的样本矩阵；选择重构的样本矩阵中工况空间指标最大值所对应的样本矩阵作为过程记忆矩阵；获取推进器的多个特征参数向量，根据过程记忆矩阵确定每个所述特征参数向量相对应的估计向量；计算每个特征参数向量与相对应的所述估计向量之间的距离相似度；根据距离相似度确定推进器故障预警的预警阈值；实时获取推进器当前的特征参数，并根据预警阈值判断推进器故障状态。通过本发明的方案，提高了海洋平台推进器故障预警的精准度。
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公开(公告)号：CN112989655A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110224004.8
申请日：2021-03-01
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种闸板防喷器剪切性能预测方法、装置、设备及存储介质，包括：构建防喷器剪切闸板三维物理模型；将模型通过有限元方法进行计算，分析钻杆材料的本构模型、断裂损失准则以及剪切运动载荷与剪切机理形式，获取模型的工作仿真结果；采集反映剪切闸板剪切运动过程和边界受力状态的特征参数并进行预处理；基于工作仿真分析结果、处理后的特征参数、闸板防喷器实际运行环境和各部件间的结构关系，搭建数字孪生数据映射关系，构建数字孪生模型；根据数字孪生模型输出的特征参数数据，通过层次分析法进行剪切性能预测分析。这样开展剪切性能预测分析，可以保证防喷器在使用过程中的安全可靠性，避免油气资源的浪费及不必要的油井事故发生。
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公开(公告)号：CN112985790A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110176880.8
申请日：2021-02-07
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本说明书实施例公开了一种热交换器运行监测与故障诊断方法及系统，所述方法包括采集热交换器运行状态参数数据，所述运行状态参数数据包括用于表征热交换器实时运行状态的性能参数数据；对热交换器当前运行状态进行评价，以判断热交换器当前是否处于正常运行状态；还可以构建的不受流量变化影响的故障模式判别模型，其中，所述故障模式判别模型通过对基于压降的热交换器初始故障模式判别模型进行去流量变化影响处理得到；利用所述故障模式判别模型对交换器运行状态数据进行故障模式识别，以基于识别得到的故障模式对所述热交换器进行故障诊断。可以提高热交换器故障识别与诊断的准确性与及简便性，确保热交换器机组的安全、经济运行。
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