油田传感器设备故障在线诊断中PCA算法探究

针对油田生产措施过程的特点,提出了一种迭代多模型PCA算法。根据生产工况的不同建立多PCA模型,通过权值将传感器数据自动归类,找到相适应的主元模型进行故障诊断,并运用迭代算法更新模型实现在线过程监测。仿真实验验证了该方法在油田传感器设备故障诊断方面的有效性。

SWE-IPCA方法在传感器故障诊断中的应用

针对目前油田传感器设备故障诊断广泛采用的主元得分向量平方和与平方预测误差方法,在进行在线故障诊断过程中,往往存在对实际生产过程中产生的弱故障诊断不灵敏,甚至无法有效进行故障识别的问题,同时考虑到油田生产过程的特点,提出一种基于平方加权预测误差的迭代主元分析进行故障检测的方法,在不同的残差空间中对故障进行分析,提高了系统对弱故障诊断的准确性。运用迭代算法更新主元分析算法模型,通过残差空间的平方加权预测误差变量重构确定故障,实现对油田生产传感器设备故障的动态在线诊断。最后利用油田生产的实际数据对该方法进行了在线故障诊断实验,实验结果表明,该方法对油田生产传感器设备可以有效地进行故障诊断。

基于多元回归KNN的油田缺失数据填充方法

为了提高油田开采的安全性和科学性,油田中装有各型数据传感器,但数据缺失导致传感器采集数据可用性显著降低。针对油田传感器大比例数据缺失填充问题,提出了一种基于多元回归KNN的缺失数据填充方法。该方法首先基于KNN利用传感器数据空间相关性预测缺失值,其次基于多元回归利用传感器数据时间相关性预测缺失值,最后将时空相关性预测结果通过样本决定系数进行整合。分别采用标准数据集和油田传感器数据集进行性能对比实验,结果验证了该方法对缺失数据填充的有效性和准确性。