本發(fā)明涉及壓裂泵車監(jiān)測(cè)，具體為基于聲學(xué)指紋與深度學(xué)習(xí)的壓裂泵車監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、壓裂泵車是在油氣開采中進(jìn)行水力壓裂作業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備，負(fù)責(zé)高壓注水以破裂巖石層，從而提高油氣的提取效率。由于壓裂操作的高壓和高強(qiáng)度性質(zhì)，泵車設(shè)備經(jīng)常面臨著極大的機(jī)械和操作壓力。因此，實(shí)施有效的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)于確保設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行、預(yù)防故障和延長(zhǎng)設(shè)備壽命至關(guān)重要。

2、現(xiàn)有的壓裂泵車監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要依賴于傳統(tǒng)的傳感器技術(shù)，通過(guò)安裝各種傳感器(如壓力傳感器、溫度傳感器和流量傳感器)來(lái)收集關(guān)鍵運(yùn)行數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)基本的處理后，用于監(jiān)控設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)和性能。一些系統(tǒng)還可能包括基本的數(shù)據(jù)記錄功能，用于后續(xù)的性能評(píng)估和維護(hù)計(jì)劃制定。這些系統(tǒng)在一定程度上能夠提供設(shè)備運(yùn)行的實(shí)時(shí)信息，幫助運(yùn)維人員進(jìn)行日常監(jiān)控和維護(hù)決策。

3、盡管現(xiàn)有系統(tǒng)提供了基本的監(jiān)測(cè)功能，但它們通常缺乏高級(jí)的數(shù)據(jù)分析能力，難以處理和解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，特別是在早期故障檢測(cè)和預(yù)防性維護(hù)方面存在明顯不足。此外，這些系統(tǒng)往往不能自動(dòng)適應(yīng)不同的運(yùn)行條件或環(huán)境變化，對(duì)于診斷復(fù)雜故障的能力有限，而且在用戶交互和數(shù)據(jù)可視化方面也不夠先進(jìn)，這限制了其在快速響應(yīng)故障和優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃方面的效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了基于聲學(xué)指紋與深度學(xué)習(xí)的壓裂泵車監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，本發(fā)明通過(guò)引入基于聲學(xué)指紋與深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，顯著提高了壓裂泵車監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的故障診斷準(zhǔn)確性和預(yù)防性維護(hù)能力。先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析與自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制使得系統(tǒng)能夠有效適應(yīng)不同環(huán)境，同時(shí)增強(qiáng)的用戶交互和數(shù)據(jù)可視化功能極大提升了操作效率和響應(yīng)速度。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：基于聲學(xué)指紋與深度學(xué)習(xí)的壓裂泵車監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括：

3、多種傳感器模塊，用于采集壓裂泵車的多維運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，所述多種傳感器模塊包括用于檢測(cè)聲音、振動(dòng)、溫度、壓力、流量和電氣參數(shù)的傳感器；

4、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理和特征提?。?/p>

5、異常檢測(cè)模塊，用于基于聲學(xué)指紋模型檢測(cè)壓裂泵車的運(yùn)行異常；

6、故障診斷模塊，基于深度學(xué)習(xí)模型對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和故障分類；

7、健康監(jiān)控與展示模塊，用于實(shí)時(shí)展示壓裂泵車的運(yùn)行狀態(tài)和健康狀況。

8、優(yōu)選的，所述多種傳感器模塊包括：

9、聲音傳感器，采用電容式麥克風(fēng)；

10、振動(dòng)傳感器，采用三軸mems加速度計(jì)；

11、溫度傳感器，采用鉑電阻溫度計(jì)；

12、壓力傳感器，采用壓阻式傳感器；

13、流量傳感器，采用超聲波流量計(jì)或渦輪流量計(jì)；

14、電氣傳感器，采用霍爾效應(yīng)電流傳感器和電壓傳感器。

15、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊包括：

16、時(shí)域降噪模塊，使用移動(dòng)平均濾波和卡爾曼濾波對(duì)采集的時(shí)域信號(hào)進(jìn)行降噪處理；

17、頻域降噪模塊，使用快速傅里葉變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換，并通過(guò)理想濾波器進(jìn)行帶通或低通濾波，快速傅里葉變換公式為：

18、

19、其中：x[k]是頻域信號(hào)中第k個(gè)頻率分量的值；x[n]是時(shí)域信號(hào)中第n個(gè)采樣點(diǎn)的值；n是信號(hào)的采樣點(diǎn)總數(shù)；k表示頻率分量的索引，范圍為0到n-1。

20、優(yōu)選的，所述特征提取包括：

21、時(shí)域特征提取單元，用于從信號(hào)中提取均值、方差、峰度和偏度等時(shí)域特征，所述均值和方差的計(jì)算公式為：

22、

23、

24、其中：mean是信號(hào)的均值，表示信號(hào)的平均值；x[n]是時(shí)域信號(hào)中第n個(gè)采樣點(diǎn)的值；n是信號(hào)的采樣點(diǎn)總數(shù)；variance是信號(hào)的方差，表示信號(hào)中數(shù)據(jù)點(diǎn)的離散程度。

25、頻域特征提取單元，使用快速傅里葉變換計(jì)算頻譜并提取主頻率和頻帶能量，主頻率通過(guò)以下公式確定：

26、

27、

28、其中fpeak是信號(hào)的主頻率，即頻譜中幅值最大的頻率成分；|x(f)|是頻率f處的幅值；e(f1,f2)是頻帶(f1,f2)內(nèi)的信號(hào)能量。

29、優(yōu)選的，所述異常檢測(cè)模塊包括：

30、主成分分析單元，用于建立正常運(yùn)行狀態(tài)下的聲學(xué)指紋模型，所述模型通過(guò)以下步驟構(gòu)建：

31、計(jì)算特征數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣∑：

32、

33、其中，∑為特征數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，n為樣本數(shù)量，xi為第i個(gè)樣本的特征向量，μ為所有樣本特征向量的均值向量；

34、對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解，得到pca主成分矩陣p；

35、將實(shí)時(shí)特征向量x投影到主成分空間，計(jì)算重構(gòu)誤差e:

36、e＝||x-xpca||

37、異常檢測(cè)單元，當(dāng)重構(gòu)誤差e超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，判定為異常狀態(tài)。

38、優(yōu)選的，所述異常檢測(cè)模塊進(jìn)一步包括多模態(tài)數(shù)據(jù)融合單元，通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)將多種傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。

39、優(yōu)選的，所述故障診斷模塊包括：

40、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，用于提取傳感器數(shù)據(jù)的空間特征；

41、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)單元，用于處理傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特征；

42、故障分類單元，用于將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)單元提取的特征向量整合。

43、優(yōu)選的，所述基于深度學(xué)習(xí)模塊包括：

44、通過(guò)自適應(yīng)動(dòng)量估計(jì)優(yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；

45、通過(guò)交叉熵?fù)p失函數(shù)計(jì)算模型的分類誤差，所述交叉熵?fù)p失函數(shù)l計(jì)算如下：

46、

47、其中，yc為真實(shí)類別標(biāo)簽的one-hot編碼，為模型預(yù)測(cè)的類別概率。

48、優(yōu)選的，所述健康監(jiān)控與展示模塊包括健康指數(shù)計(jì)算單元，使用以下公式計(jì)算單個(gè)傳感器的健康評(píng)分：

49、

50、其中，xi為當(dāng)前數(shù)據(jù)值，μi為歷史均值，σi為歷史標(biāo)準(zhǔn)差，α為調(diào)節(jié)參數(shù)。

51、優(yōu)選的，所述健康監(jiān)控與展示模塊還包括：

52、可視化界面單元，用戶可以通過(guò)拖拽組件自定義監(jiān)控界面，顯示溫度、振動(dòng)、健康指數(shù)等關(guān)鍵參數(shù)；

53、智能報(bào)警與推薦單元，當(dāng)健康指數(shù)低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)報(bào)警，并提供故障診斷結(jié)果和維護(hù)建議。

54、本發(fā)明提供了基于聲學(xué)指紋與深度學(xué)習(xí)的壓裂泵車監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。具備以下有益效果：

55、1、本發(fā)明通過(guò)結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效捕獲空間特征，而長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化時(shí)間序列分析，共同確保了即使在復(fù)雜的運(yùn)行條件下也能準(zhǔn)確識(shí)別故障模式，從而顯著提高了故障診斷的精確度。

56、2、本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)計(jì)算設(shè)備的健康指數(shù)并動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值，實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)備狀態(tài)的連續(xù)監(jiān)控和及時(shí)反饋。這不僅減少了因設(shè)備故障導(dǎo)致的停機(jī)時(shí)間，也優(yōu)化了維護(hù)調(diào)度，避免了過(guò)度或不必要的維護(hù)，提高了設(shè)備使用效率和生產(chǎn)安全。

57、3、本發(fā)明通過(guò)可自定義的可視化界面單元，用戶可以根據(jù)具體需求調(diào)整監(jiān)控界面，使其更符合操作習(xí)慣和實(shí)際需求。智能報(bào)警與推薦單元進(jìn)一步為用戶提供針對(duì)性的維護(hù)建議，確保了操作的簡(jiǎn)便性和故障處理的及時(shí)性，有效提升了操作員的工作效率和設(shè)備管理的智能化水平。