基于MWSPCA-CBR的智能预警方法研究及其在石化工业中的应用

作者：耿志强; 景邵星; 白菊; 王仲凯; 朱群雄; 韩永明^*

来源：化工学报, 2019, 70(02): 572-580.

• 主元分析
• 基于案例推理
• 智能预警方法
• 石油钻井过程
• 过程控制
• 模型预测控制

石油钻井是一项高风险性、耗资巨大的系统工程。为了智能预警石油钻井过程中的异常,缩短非生产时间,降低相关风险,提出一种基于移动窗稀疏主元分析法(MWSPCA)的案例推理(CBR)异常智能预警方法(MWSPCA-CBR)。首先利用MWSPCA算法分析钻井过程中的实时数据,快速定位出异常可能发生的时间,然后使用基于案例推理方法分析异常数据,确定可能的异常类型,并为实时监控专家提供相关异常的处理方法。所提方法应用到石油钻井过程异常预警中,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性,为钻井过程降低风险成本提供了新思路。

• 单位
  北京化工大学