【摘 要】
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由于地层的复杂性和隐蔽性,很难用精确的数学模型模拟钻机的工作过程。目前钻机故障只能凭人的经验进行识别和处理,不能充分利用检测数据对设备运行优劣的趋势、故障发生的原
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由于地层的复杂性和隐蔽性,很难用精确的数学模型模拟钻机的工作过程。目前钻机故障只能凭人的经验进行识别和处理,不能充分利用检测数据对设备运行优劣的趋势、故障发生的原因、部位及程度进行预估,也不能给出相应专家治理意见。在对钻机故障进行研究的基础上,将人工智能和神经网络应用于石油钻井中,研究钻机系统故障智能诊断的理论和方法,建立了钻机常见故障图形化模糊神经网络专家知识库,提出了由模糊逻辑、神经网络有机结合构成的智能推理机,使钻机故障诊断系统适用于多变量、多参数、多过程的复杂系统。
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