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摘要
随着油田生产信息化的全面覆盖，设备体量大、类型多、分布广等现状为其高效运维带来巨大挑战。如何实现故障准确定位和快速诊断成为当前重要的研究课题。本文主要研究基于大数据的油田设备智能诊断技术，对设备状态进行全口集成融合，建立基于状态评估的故障诊断模型，可识别故障类型，追溯故障原因。进一步地，通过归因分析训练数据集，利用机器学习对故障诊断进行动态优化调试，所训练的优化模型预测准确性更高，故障诊断时间大幅缩短，有效提升生产信息化运维水平。
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单位中国石油化工股份有限公司
