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题名基于云边协同的抽油机故障检测研究与应用
被引量：1
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作者
李锋
密杨
叶茂
仉驰
涂娟
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机构
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司第三采油厂
东南大学自动化学院
南京富岛油气智控科技有限公司
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出处
《化工自动化及仪表》
2025年第4期531-536,554,共7页
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基金
江苏省重点研发计划项目“新一代原油在线调合软件平台关键技术研发”(批准号:BE2023032)资助的课题。
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文摘
抽油机在石油开采中发生故障可能会导致生产中断,进而影响经济效益和生产安全。传统人工巡检方式效率较低,且常伴随能源浪费、有潜在安全隐患。为克服这些问题,设计了基于云边协同的故障检测与诊断系统。该系统充分利用云计算和边缘计算的综合优势,大幅提升故障检测的效率和准确性。边缘计算节点能够在设备现场对传感器数据进行初步处理和实时分析,实时捕捉设备运行中的异常情况并及时报警。云计算平台负责处理从现场传输来的大数据,并进行深度学习模型的训练和应用。在某油田的实际生产经验证明:该系统能实现对设备状态的实时监控,不断提高故障预测的精度和诊断能力,提供更加科学和准确的维护建议,有效降低维护成本。由于减少了对人工巡检的依赖,同时提高了故障检测的准确性,油田的可靠性、安全性和经济效益显著提升,推动了油田生产的智能化和高效化发展。
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关键词
故障诊断
抽油机
云边协同
边缘计算
深度学习
实时监控
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Keywords
fault diagnosis
pumping unit
cloud-edge collaboration
edge computing
deep learning
real time monitoring
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分类号
TP306.3
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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