-
题名贝叶斯网络在钻井设备系统故障诊断中的应用
- 1
-
-
作者
李胜忠
-
机构
中石化中原石油工程公司装备管理部
-
出处
《兵工自动化》
2025年第5期85-89,共5页
-
文摘
为降低钻井设备在作业过程中出现故障的概率,提出贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)在钻井设备系统故障诊断中的应用研究。采用基于遗传算法的条件概率表检索算法改进贝叶斯网络;通过条件概率表描述改进贝叶斯网络中的随机变量以及网络内节点间连接关系,明确网络结构与节点参数,构建改进贝叶斯网络模型;通过计算系统可靠度,定量分析系统设备故障对系统运行可靠性影响,构建包含历史故障种类、历史数据库、故障发生时的运行参数的训练学习样本库,将其作为改进贝叶斯网络模型输入,实现钻井设备系统故障诊断。实验结果表明:该方法可精准诊断钻井设备系统设的故障类型,其故障诊断结果可为系统后期维护提供数据支撑。
-
关键词
贝叶斯网络
钻井设备系统
故障诊断
遗传算法
条件概率表
节点参数
-
Keywords
Bayesian network
drilling equipment system
fault diagnosis
genetic algorithm
conditional probability table
node parameter
-
分类号
TE92
[石油与天然气工程]
-
