基于贝叶斯网络的测井车载数据中心设备故障诊断方法研究

针对测井车载数据中心设备提出一种基于贝叶斯网络(BN)的故障诊断方法,并建立了故障诊断BN模型,实现了测井车载数据中心设备的智能化诊断。在建立BN模型过程中,采用基于粗糙集的知识约简方法对专家提出的故障节点进行简化,利用专家知识初步构建BN结构,使用K2学习算法对BN进行优化;同时结合专家经验知识,用EM算法对BN进行参数学习,得到测井车载数据中心设备故障诊断BN模型。运用BN模型进行故障案例推理,基于历史数据对BN模型进行验证,结果表明该模型诊断准确率较高,能够为测井车载数据中心设备故障的快速定位和精确诊断提供依据。

基于Tri-BiLSTM-CNN 的钻井安全问答系统

特定领域的FAQ问答系统通常存在以下3个问题:(1)如何有效地对句子进行语义表示;(2)如何有效地进行句子间的语义匹配;(3)领域词汇的分词问题。为解决上述3个问题,提出一种基于Tri BiLSTM CNN的深度学习模型。首先,将双向长短期记忆网络和卷积神经网络结合构建网络模型,综合利用了BiLSTM处理序列化数据的优势和CNN捕获局部特征的优势。然后,采用Triplet并列式排列结构进行句子之间的匹配。最后,使用字向量替代词向量,避免了分词错误对模型的影响。在钻井安全领域的真实数据集上进行实验验证,结果表明,Tri BiLSTM CNN模型能更好地对句子语义进行向量化表征,显著提升句子相似度计算的准确率,而且效果明显优于CNN和LSTM两种网络结构。将该模型用于钻井安全领域的FAQ问答系统中,有效减少了人工成本,对改善钻井工作的效率和质量具有重要意义和应用价值。

测井作业风险分析及安全管理措施研究

测井作业是石油钻采的重要环节,其安全性对石油行业的发展具有至关重要的作用。本次研究首先对测井作业过程中存在的风险问题进行系统分析,在此基础上,提出了有针对性的测井作业安全管理措施,以期为保障测井作业的安全奠定基础。研究表明:测井作业施工环节复杂、设备和人员众多、环境恶劣,出现风险问题的概率相对较高,涉源风险、涉爆风险以及井控风险是测井作业施工过程中常见的3种风险类型,因此,需要从制定详细测井作业方案、建立放射源储存及运输管理制度、加强作业人员培训与管理以及加强设备检查与维护等角度出发,采取有效的安全风险预防和控制措施,从而保证测井作业安全高效进行。

加强督查督办工作 促进企业生产经营管理

提高企业核心竞争力，促进企业的繁荣发展是企业战略目标的具体定位。企业在发展中始终坚持“三分战略，七分执行”。一个发展良好的企业不仅具有良好的执行力，还应当具有良好管理结构。笔者就督查督办工作促进企业生产经营、增强管控和强化执行力方面进行分析。

HH2530测井系统在四川油气田的应用

HH2530测井系统除了可以实现常规测井组合一次测完井外,通过改善地面系统,还可以挂接哈里伯顿公司EXCELL2000测井系统的电成像、阵列声波等测井仪器,提高了该系统的测井作业能力。自2005年以来该测井系统在四川测井100余井次,测井时效快、资料准确反映地层特征,取得良好的效果。

职业健康安全管理体系在测井行业中的应用探讨

测井施工过程中存在的职业病危害因素对员工健康造成不同程度的损害,建立职业健康安全管理体系对管控职业健康安全风险和提高石油测井行业的安全健康发展具有举足轻重的作用。基于此,针对测井行业职业健康安全管理问题,首先对测井行业建立职业健康安全管理体系的必要性进行了简要概述,对现阶段测井行业职业健康安全管理体系存在的问题进行分析,并对职业健康安全管理体系在测井行业中的应用进行了探讨,以期为提高测井作业施工质量和保障员工的职业健康安全奠定基础。