孟祥芹
- 作品数：4 被引量：42H指数：3
- 供职机构：西安石油大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：中国石油天然气集团公司石油科技中青创新基金陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程自动化与计算机技术更多>>
- 钻进参数实时监测与故障诊断技术被引量：16
- 2008年
- 利用传感器采集的钻井数据,综合录井仪对钻井钻进过程进行实时监测与简单分析,对异常波动数据进行实时监测,异常数据超出限制范围时,通过报警装置发出报警。实践证明,综合录井仪具有对钻井事故的预测作用,综合录井仪通过详细监测各种钻井数据在一定程度上减少或避免了事故的发生。具有信息模式识别能力和自学习能力的人工神经网络把取自多传感器的信号作为输入信号,经过理论分析、事故记录、模拟实验和学习训练处理后,用较少的时间做出决策,保证实时诊断事故,及时排除故障并给出故障发展趋势及处理决策,实现了对钻井故障的实时诊断,综合录井仪和钻井神经网络故障智能诊断系统的结合保证了钻井工程的安全。监测、诊断、调节控制功能的集成是实现全自动化钻井的发展方向。
- 王江萍孟祥芹鲍泽富
- 关键词：综合录井仪实时监测故障诊断钻井参数
- 基于神经网络专家系统的钻井事故诊断被引量：15
- 2009年
- 结合石油钻井工程的实际情况,依据钻井过程的监测参数,设计了利用神经网络进行知识获取、专家系统进行事故诊断的钻井工程事故智能诊断系统。通过神经网络对钻井复杂问题实例的不断学习训练,获得用于智能诊断的知识,完成对事故发生可能性的初步诊断。经过专家系统的进一步启发式反向推理验证事故是否存在,给出最后确诊,以此监控钻井参数,指导钻井参数调整的实施。应用实例结果表明,该智能诊断系统应用于钻井事故诊断是有效的,对减少钻井事故的发生与发展具有重大的实际应用价值。
- 王江萍鲍泽富孟祥芹
- 关键词：钻井工程神经网络专家系统
- 应用神经网络技术诊断钻井事故被引量：11
- 2008年
- 针对钻井过程的复杂性、不确定性等特点,提出了基于人工神经网络钻井事故预测与诊断模型.以钻井过程工况参数构成神经网络的输入特征向量,以钻井过程正常运行模式及常见事故模式的监测数据作为训练及检验样本,根据钻井事故诊断特点,确定了神经网络的结构与参数,采用改进算法和学习规则,实现对神经网络系统的训练和模拟,建立能够准确预测事故的神经网络模型.该方案的提出可使现场工作人员及时监测钻井过程,降低事故发生率,节约钻井成本,提高效率.
- 王江萍孟祥芹鲍泽富
- 关键词：神经网络钻井过程
- 基于专家系统的智能钻井事故诊断技术研究
- 钻井生产是石油开采的重要环节，石油开采中存在着大量复杂的不确定因素，开展钻井生产钻进过程中事故诊断技术的研究，对保障钻井生产的安全运行有着十分重要的作用。本文结合现有的录井技术及事故诊断技术，提出一种基于神经网络和专家系...
- 孟祥芹
- 关键词：钻井生产专家系统人工神经网络软件开发
- 文献传递
