基于红外热成像与CNN的压裂装备故障精准识别及预警

刘慧舟; 胡瑾秋; 张来斌; 张彪

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基于红外热成像与CNN的压裂装备故障精准识别及预警

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页岩气大规模压裂作业过程中,以压裂泵为代表的压裂装备的安全性、可靠性直接关系到整体压裂作业的顺利进行.考虑到复杂工况及作业环境对振动分析的影响,且设备内部不便安装振动传感器,可引入红外热成像技术进行运行状态的监测.由于页岩气压裂设备外部壳体较厚,加之内部液体的降温作用,使得泵头体等常见故障区域温度表征不明显.针对此问题,引入卷积神经网络实现压裂装备故障精准识别和早期预警的智能化、无人化.通过模拟现场压裂工况,开展室内试验.结果表明,提出的压裂装备故障识别方法能够达到94.8％准确率,同时将预警时间提前了10 s,对于降低事故后果严重度有借鉴作用.

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来源
《中国石油大学学报（自然科学版）》 |2021年第1期|158-166|共9页
作者
刘慧舟; 胡瑾秋; 张来斌; 张彪;
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作者单位

中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院北京 102249;

中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院北京 102249;

中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院北京 102249;

中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院北京 102249;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 X937;
关键词
红外热成像; 卷积神经网络; 压裂泵; 状态监测; 故障识别;

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