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故障智能预警方法研究及应用

学位论文数据集第4-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 课题研究背景和意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-18页
    1.3 课题研究内容第18-19页
    1.4 论文组织结构第19-21页
第二章 钻井工程复杂情况与常见故障分析第21-29页
    2.1 钻井工程复杂情况第21页
    2.2 钻井常见故障分析第21-27页
        2.2.1 卡钻事故第21-24页
        2.2.2 钻具事故第24页
        2.2.3 井喷事故第24-26页
        2.2.4 井漏事故第26页
        2.2.5 落物事故第26-27页
    2.3 本章小结第27-29页
第三章 时序数据的趋势分析第29-35页
    3.1 最小二乘法第29-30页
    3.2 随机抽样一致性算法第30-31页
    3.3 算法比较及分析第31-32页
    3.4 时序数据动态分段的趋势分析第32-34页
        3.4.1 分段融合技术第32-33页
        3.4.2 基于RANSAC的动态分段线性拟合算法进行钻井实例的趋势分析第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第四章 基于移动窗稀疏PCA的过程监测分析及应用第35-45页
    4.1 主元分析法算法第35-37页
    4.2 多元统计量和主元分析贡献图第37-39页
        4.2.1 两个多元统计量和控制限第37-38页
        4.2.2 主元分析贡献图第38-39页
    4.3 稀疏主元分析法算法第39页
    4.4 移动窗的使用第39-40页
    4.5 基于MWSPCA故障监测的应用第40-43页
        4.5.1 TEP异常数据分析第40-41页
        4.5.2 钻井过程异常数据分析第41-43页
    4.6 本章小结第43-45页
第五章 基于决策树的案例推理算法第45-55页
    5.1 钻井过程中的案例表示第45-46页
    5.2 案例的组织与存储第46页
    5.3 基于决策树的案例检索第46-49页
        5.3.1 决策树算法第46-47页
        5.3.2 集成相似性匹配的案例检索算法第47-49页
    5.4 案例的修正第49页
    5.5 案例的保留第49页
    5.6 钻井过程中案例推理的使用与结果分析第49-54页
    5.7 本章小结第54-55页
第六章 钻井过程智能化预警原型系统设计与实现第55-65页
    6.1 系统整体设计第55-56页
        6.1.1 系统开发环境第55页
        6.1.2 系统运行环境第55页
        6.1.3 系统整体架构第55-56页
    6.2 系统模块设计第56-59页
        6.2.1 数据处理模块第56-57页
        6.2.2 故障监测模块第57-58页
        6.2.3 故障诊断模块第58-59页
    6.3 系统实现界面展示第59-63页
    6.4 本章小结第63-65页
第七章 总结及展望第65-67页
    7.1 总结第65-66页
    7.2 展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-73页
研究成果及发表的学术论文第73-75页
作者和导师简介第75-76页
硕士研究生学位论文答辩委员会决议书第76-77页

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