油气人工智能 | 基于DA-RNN的电潜泵系统剩余使用寿命预测方法
油气人工智能 | 基于DA-RNN的电潜泵系统剩余使用寿命预测方法
摘要:电潜泵是海上油田主要的人工举升设备,其运营和维护成本极高,一旦发生故障,将对油田运营造成一定的损失。为此,提出一种基于双阶段注意力机制循环神经网络(DA-RNN)的电潜泵系统剩余使用寿命预测方法。通过利用DA-RNN对电潜泵实时数据进行特征挖掘,构建电潜泵剩余使用寿命预测模型,对电潜泵剩余使用寿命做出准确预测,为电潜泵的预测性维护提供了科学依据,显著提高了设备的可靠性和安全性。渤海油田实例分析结果表明,该剩余使用寿命预测模型的平均预测误差在28d以内,验证了基于DA-RNN的预测模型在电潜泵剩余使用寿命预测中的实用性和准确性。研究结论为海上油田电潜泵的故障预防和维护决策制定提供了数据支持,也为运营管理提供了一种高效的数据驱动策略。