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公开(公告)号：CN109899281A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910266549.8
申请日：2019-04-03
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于红外热像的压裂设备微弱故障诊断方法及装置。所述方法包括：获取第一红外热像图；根据所述第一红外热像图确定设备故障与温度变化的对应表征关系；根据设备故障与温度变化的对应表征关系建立卷积神经网络模型；根据所述卷积神经网络模型对设备故障类型进行诊断。本说明书实施例提出了一套基于红外热像的设备故障诊断技术体系，引入了卷积神经网络(CNN)这类特殊深层神经网络并进行模型选取及参数优化，利用其强大的图像处理及学习能力提取压裂装备红外热像图中的微弱故障特征并分类，从而实现页岩气压裂设备的故障诊断功能。
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公开(公告)号：CN109885560B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910136459.7
申请日：2019-02-18
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F16/21 , G06F16/215 , E21B43/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种页岩气压裂装备红外热像监测数据的清洗方法及装置，其中，该方法包括：在监测对象的红外热像上设置多个预设位置；根据多个所述预设位置处数据的变化情况，分析识别出异物存在时间段内的红外热像数据；清洗异物存在时间段内的红外热像数据。该方案，避免对图像整体进行运算处理，不需要考虑异物的形态并对其进行建模，有利于提高运算速度、降低运算成本、提高实时性，有利于提高识别的速度和精度；在准确、快速确定出异物存在时间段内的红外热像数据后，清洗异物存在时间段内的红外热像数据即可提高数据质量，有利于避免或减少误报警。
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公开(公告)号：CN110765699A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910987380.5
申请日：2019-10-17
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/27
Abstract: 本申请提供了一种压裂装备作业时健康状态的评估方法及装置，其中，该方法包括：获取压裂装备工作时的目标振动数据；利用集合经验模态分解算法对目标振动数据进行分解，得到多个本征模函数；确定多个本征模函数中各本征模函数对应的本征模能量，得到多个本征模能量；根据训练好的分类器模型和多个本征模能量，确定压裂装备的健康状态。上述方法可以准确地确定压裂装备的健康状态，为压裂施工安全有序进行提供技术保障，并帮助操作人员了解压裂装备的健康状态变化，及时捕捉异常状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109885560A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910136459.7
申请日：2019-02-18
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F16/21 , G06F16/215 , E21B43/26
Abstract: 本发明实施例提供了一种页岩气压裂装备红外热像监测数据的清洗方法及装置，其中，该方法包括：在监测对象的红外热像上设置多个预设位置；根据多个所述预设位置处数据的变化情况，分析识别出异物存在时间段内的红外热像数据；清洗异物存在时间段内的红外热像数据。该方案，避免对图像整体进行运算处理，不需要考虑异物的形态并对其进行建模，有利于提高运算速度、降低运算成本、提高实时性，有利于提高识别的速度和精度；在准确、快速确定出异物存在时间段内的红外热像数据后，清洗异物存在时间段内的红外热像数据即可提高数据质量，有利于避免或减少误报警。
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公开(公告)号：CN109899281B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201910266549.8
申请日：2019-04-03
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于红外热像的压裂设备微弱故障诊断方法及装置。所述方法包括：获取第一红外热像图；根据所述第一红外热像图确定设备故障与温度变化的对应表征关系；根据设备故障与温度变化的对应表征关系建立卷积神经网络模型；根据所述卷积神经网络模型对设备故障类型进行诊断。本说明书实施例提出了一套基于红外热像的设备故障诊断技术体系，引入了卷积神经网络(CNN)这类特殊深层神经网络并进行模型选取及参数优化，利用其强大的图像处理及学习能力提取压裂装备红外热像图中的微弱故障特征并分类，从而实现页岩气压裂设备的故障诊断功能。
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公开(公告)号：CN109813757B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201910119781.9
申请日：2019-02-18
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本发明实施例提供了一种页岩气压裂装备故障红外热成像特征提取方法及装置，其中，该方法包括：在红外热像图上划分不同的区域，每个区域中包括红外监测对象的指定部分；针对每个区域，在每个帧序列的红外热像图中获取该区域对应的数据，得到该区域的数据集合；对每个区域的数据集合分别构建灰度值分布，对每个区域分别成像。该方案实现了对不同区域独立的灰度值标准或RGB代码标准成像，有利于消除某区域温度变化差异较大对其他区域带来的影响，有利于消除信息淹没的问题，有利于提高红外热像图颜色变化对温度变化的敏感性，提高可辨识率。
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公开(公告)号：CN109813757A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910119781.9
申请日：2019-02-18
Applicant: 中国石油大学(北京)
Abstract: 本发明实施例提供了一种页岩气压裂装备故障红外热成像特征提取方法及装置，其中，该方法包括：在红外热像图上划分不同的区域，每个区域中包括红外监测对象的指定部分；针对每个区域，在每个帧序列的红外热像图中获取该区域对应的数据，得到该区域的数据集合；对每个区域的数据集合分别构建灰度值分布，对每个区域分别成像。该方案实现了对不同区域独立的灰度值标准或RGB代码标准成像，有利于消除某区域温度变化差异较大对其他区域带来的影响，有利于消除信息淹没的问题，有利于提高红外热像图颜色变化对温度变化的敏感性，提高可辨识率。
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公开(公告)号：CN110765699B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201910987380.5
申请日：2019-10-17
Applicant: 中国石油大学(北京)
IPC: G06F30/27
Abstract: 本申请提供了一种压裂装备作业时健康状态的评估方法及装置，其中，该方法包括：获取压裂装备工作时的目标振动数据；利用集合经验模态分解算法对目标振动数据进行分解，得到多个本征模函数；确定多个本征模函数中各本征模函数对应的本征模能量，得到多个本征模能量；根据训练好的分类器模型和多个本征模能量，确定压裂装备的健康状态。上述方法可以准确地确定压裂装备的健康状态，为压裂施工安全有序进行提供技术保障，并帮助操作人员了解压裂装备的健康状态变化，及时捕捉异常状态。
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