公开(公告)号：CN117574327A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311720413.2

申请日：2023-12-14

Applicant: 盐城市崇达石化机械有限公司

Inventor： 曾德刚 ,  彭光成 ,  陈海兵 ,  张晓东 ,  张立军 ,  王杭 ,  史靖文 ,  刘德昊

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体公开了一种压裂泵故障检测方法、系统及存储介质，包括以下步骤：S10：确定探头的数量以及探头所对应的采集位置，并采集压裂泵故障数据和历史压裂泵状态检测数据；S20：将数据进行预处理与降维得到训练数据集；S30：基于深度学习神经网络构建压裂泵故障检测模型；S40：以训练数据集对所述压裂泵故障诊断模型进行训练；S50：将待预测数据输入压裂泵故障诊断模型中，得到产能预测结果；S60：根据得到的产能预测结果进行压裂泵的停产、检修和更换工作。本发明可以使CNN‑BiLSTM网络集中学习与当前压裂泵状态相关性更高的数据特征，增强网络在特征提取上的准确性。

公开(公告)号：CN117574327B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202311720413.2

申请日：2023-12-14

Applicant: 盐城市崇达石化机械有限公司

Inventor： 曾德刚 ,  彭光成 ,  陈海兵 ,  张晓东 ,  张立军 ,  王杭 ,  史靖文 ,  刘德昊

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体公开了一种压裂泵故障检测方法、系统及存储介质，包括以下步骤：S10：确定探头的数量以及探头所对应的采集位置，并采集压裂泵故障数据和历史压裂泵状态检测数据；S20：将数据进行预处理与降维得到训练数据集；S30：基于深度学习神经网络构建压裂泵故障检测模型；S40：以训练数据集对所述压裂泵故障诊断模型进行训练；S50：将待预测数据输入压裂泵故障诊断模型中，得到产能预测结果；S60：根据得到的产能预测结果进行压裂泵的停产、检修和更换工作。本发明可以使CNN‑BiLSTM网络集中学习与当前压裂泵状态相关性更高的数据特征，增强网络在特征提取上的准确性。

公开(公告)号：CN116025555A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202310025017.1

申请日：2023-01-09

Applicant: 盐城市崇达石化机械有限公司

Inventor： 曾德刚 ,  彭光成 ,  陈海兵 ,  张晓东 ,  张立军 ,  王杭 ,  史靖文 ,  刘德昊

IPC: F04B51/00 ,  F04B49/10 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明属于压裂泵技术领域，具体是一种基于数据分析的压裂泵故障诊断系统及方法，该基于数据分析的压裂泵故障诊断系统包括故障诊断分析平台，故障诊断分析平台包括服务器，服务器与数据存储模块、流表运算判别模块、压裂表现分析模块、驱动运行分析模块、泵体故障监测模块以及故障预警模块均通信连接，且故障预警模块与泵体监管终端通信连接；本发明是通过流表运算判别模块对所输送压裂液质量状况进行分析判定，压裂表现分析模块对压裂泵进行压裂表现分析，驱动运行分析模块对压裂泵进行驱动运行分析，泵体故障监测模块对压裂泵进行泵体故障分析，不仅实现对压裂泵运行的有效监测，还有助于实现对压裂泵运行故障的分析诊断。