基于迭代PCA的油田传感器故障检测与隔离

针对油田采油现场采集的传感器数据本身存在不规律动态特性,使得传统的主元分析(PCA)故障检测方法在实际应用中准确度较低、容易出现误报的问题,采用一种迭代PCA模型方法,即累积数据达到一定长度之后对PCA模型进行迭代更新,可以有效地减小误报的发生.检测出故障后,利用故障数据和残差向量的映射向量定义一个传感器故障指数,可以实现故障隔离.仿真实验表明,与传统的PCA方法相比,本文所采用的更新PCA模型的迭代方法能更好地适用于数据具有动态特性的油田传感器故障检测;通过对传感器故障指数的计算可以准确地实现故障隔离.实验表明,本文用的传感器故障检测与隔离方法可以很好地应用在实际系统中.

基于PSO-LSSVM预测的改进传感器故障检测和隔离

针对采油现场传感器的输出会随生产过程出现较大的波动,导致传感器故障隔离误判率高的问题,提出采用粒子群最小二乘支持向量机预测的改进传感器故障检测与隔离方法.该方法首先采用主元分析方法(PCA)对含噪声的传感器数据建模检测故障;为降低故障隔离的误判率,采用基于粒子群最小二乘支持向量机方法预测传感器的输出序列,将传感器预测值与测量值的差值作为残差向量,再利用故障映射向量的方法进行故障隔离.最后,以辽河油田采油平台上实际生产数据进行测试,分别对不同传感器输出数据进行检测与隔离,测试实验结果验证了该方法可以有效地检测故障并提高隔离准确性.

治理能力现代化对高校机关党建的新启示

高校机关是高校党政工作的重要职能部门,在高校工作中发挥着“领头羊”的作用,其党建工作质量的高低和治理能力水平直接影响到高校未来的发展,但目前我国高校机关党建工作仍然存在治理体系不健全和治理能力不足现象。因此,高校机关要紧密结合国家治理体系和治理能力现代化的总要求,在新时代高校治理能力现代化的背景下,全面提升治理能力,为高校治理能力现代化推波助澜。