一种基于机器学习的抽油杆疲劳寿命预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的抽油杆疲劳寿命预测方法，用以解决传统实验成本高、周期长的问题。本方法包括：通过有限元分析生成含多种环境输入参数的疲劳寿命数据集；数据预处理后，训练极端梯度提升树(XGBoost)模型。为提升性能，提供两种优化方案：其一，采用自定义损失函数，通过权重函数对大残差降权，增强模型对异常值的鲁棒性；其二，利用多头自注意力机制处理输入参数，生成能捕获参数间非线性及交互关系的增强特征，再输入模型。本发明专利技术涉及工程力学领域，该融合物理仿真与优化机器学习的疲劳寿命预测方法，能快速、准确预测抽油杆疲劳寿命，显著提高预测准确性与可靠性，具重要工程应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于工程力学领域，特别涉及一种结合有限元分析与机器学习的抽油杆疲劳寿命预测方法。

技术介绍

1、抽油杆是油井生产系统中的核心部件，长期在周期性载荷和腐蚀介质的复杂环境下工作，极易发生疲劳损伤甚至断裂，对油田生产的安全性和经济性构成严重威胁。因此，准确预测抽油杆的疲劳寿命，对于指导其优化设计、维护更换、保障生产安全具有至关重要的意义。

2、传统的疲劳寿命预测方法主要依赖物理实验，但存在实验周期长、成本高昂的缺点。有限元分析(fea)技术虽能模拟抽油杆的损伤行为，但在面对ph值、流速、温度等多因素耦合的复杂腐蚀情况时，计算效率低下，且难以精确模拟所有因素的耦合作用，导致预测精度不足。

3、近年来，机器学习(ml)技术在处理多变量、非线性问题上展现出巨大潜力。然而，直接将机器学习应用于疲劳预测面临着高质量、大规模标注数据难以获取的挑战。此外，即使获取了数据，标准的机器学习模型在处理由复杂腐蚀环境引起的数据噪声和异常值时鲁棒性不足，并且难以充分捕捉多个环境输入参数之间复杂的非线性交互作用，从而限制了预测精度。</p>

4、现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的抽油杆疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境输入参数包括但不限于：地层流体pH值、流速、温度、矿物含量和含水率中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练XGBoost预测模型的步骤进一步包括：采用一种自定义均方误差损失函数对所述XGBoost模型进行优化，以增强模型对异常值的鲁棒性；所述自定义均方误差损失函数的具体公式为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述权重函数ω(r)的具体数学表达式为：

5.根据权利要求4所述的方法，其...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的抽油杆疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境输入参数包括但不限于：地层流体ph值、流速、温度、矿物含量和含水率中的至少一种。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练xgboost预测模型的步骤进一步包括：采用一种自定义均方误差损失函数对所述xgboost模型进行优化，以增强模型对异常值的鲁棒性；所述自定义均方误差损失函数的具体公式为：

4.根据权利要求3所...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡文斌，贾可可，吴温博，罗少盟，翼旭南，李调英，李泽显，
申请(专利权)人：西安石油大学，
类型：发明
国别省市：