基于聚类算法的海洋石油固井设备红外监测大数据预警模型

作者：张冉; 侯林; 陈峰; 雷彪; 邵振友; 蔡宝; 季威

来源：激光杂志, 2022, 43(11): 190-193.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2022.11.190

• 聚类算法
• 海洋石油
• 固井设备
• 红外监测
• 大数据预警

传统的海洋石油固井设备预警准确率较低，大数据聚类存在误差。为了解决这一问题，提出基于聚类算法的海洋石油固井设备红外监测大数据预警模型。构建海洋石油固井设备红外监测大数据参数采集模型，对采集的海洋石油固井设备红外监测大数据进行特征分组，建立并行模糊特征组合控制模型，采用模糊C均值聚类的方法，实现对海洋石油固井设备红外监测大数据聚类分析，通过并行特征分布式重组，根据差分进化方法和遍历寻优的方法，实现海洋石油固井设备红外监测大数据的聚类中心寻优，根据聚类特征的差异性水平，实现对海洋石油固井设备红外监测大数据预警。结果表明，本方法大数据聚类时间较短仅为24 s,特征数据收敛误差较小，为0.016 3,预警准确率水平较高，异常数据特征分析准确率为90.5%,具有实际应用价值。

• 单位
  中海油田服务股份有限公司