一种基于知识图谱的示功图故障诊断方法技术

本发明专利技术涉及一种基于知识图谱的示功图故障诊断方法，属于采油故障诊断技术领域，包含如下步骤：进行数据收集；进行数据预处理；抽取实体、关系和属性，构建知识图谱，并将知识图谱构成的数据集划分为训练集和测试集；构建图注意力网络模型进行示功图故障诊断；使用准确率、召回率、F1分数并基于训练集和测试集对图注意力网络模型进行综合评估。本发明专利技术利用知识图谱技术，能够整合不同来源的数据，能够更好地挖掘数据间的关联和相关性；将油田生产中的各种实体和属性进行编码和建模，形成丰富的知识库；知识图谱作为建立模型的基础，采用深度学习等方法，不断优化和改进抽油机故障诊断模型，减少误报和漏报情况，提高其准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于采油故障诊断，具体涉及一种基于知识图谱的示功图故障诊断方法。

技术介绍

1、在采油工程领域，示功图是对抽油机运行状态进行检测的重要工具，它记录了抽油机在工作过程中的位移和载荷参数。通过对示功图数据进行分析和建模以识别故障特征，能够有效提高抽油效率，并预测抽油机未来的运行状态，为油田生产管理提供了重要的支持。

2、在传统的示功图故障诊断方法中，技术人员依赖于采油工程知识建立不同故障情况下的典型示功图，通过将实际采集的示功图与典型示功图进行对比来判断是否存在故障以及故障类型。但是传统的方法仍存在一些不足，比如传统方法过于依赖技术人员的经验和专业知识，在应对复杂故障模式时表现不足，容易出现误诊或漏诊；训练有效的机器学习和深度学习模型需要大量高质量的数据，而实际现场数据存在噪声、不完整等问题，模型泛化能力不足，导致诊断结果不准确；示功图数据本身是高维的时间序列数据，如何有效地提取和选择特征仍是一个挑战，特征的选择会影响模型的诊断结果。虽然基于人工智能技术的方法在一定程度上提高了示功图诊断的效果，但仍存在诸多挑战，导致故障的误报和漏率较高。本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，包含如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，所述步骤1的具体过程为：

3.根据权利要求1所述基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：

4.根据权利要求1所述基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：

5.根据权利要求4所述基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤3.4构建的知识图谱中，使用邻接矩阵表示图的结构，节点特征矩阵表示每个节点的特征，分别表示如下：

6.根...

【技术特征摘要】

1.一种基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，包含如下步骤：

2.根据权利要求1所述基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，所述步骤1的具体过程为：

3.根据权利要求1所述基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：

4.根据权利要求1所述基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，所述步骤3的具体过程为：

5.根据权利要求4所述基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤3.4构建的知识图谱中，使用邻接矩阵表示图的结构，节点特征矩阵表示每个节点的特征，分别表示如下：

6.根据权利要求4所述基于知识图谱的示功图故障诊断方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程为：

7.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘丕养，贾立静，张凯，张华清，张黎明，张文娟，王阳，严侠，
申请(专利权)人：青岛理工大学，
类型：发明
国别省市：