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公开(公告)号：CN114673488B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210329754.6
申请日：2022-03-31
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: E21B47/024 , E21B7/04 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种动态指向式旋转导向钻井工具的自适应工具面角估计方法，其具体步骤为：S1、建立工具面角系统数学模型；S2、给定滚动时域估计算法参数；S3、预测协方差矩阵的先验概率分布的参数；S4、更新协方差矩阵的近似后验概率分布；S5、更新状态的近似后验概率分布；S6、解算工具面角估计值。本发明工具面交估计方法，能够对动态指向式旋转导向钻井工具系统的工具面角进行实时有效地估计，同时实现状态和噪声协方差矩阵的估计，进而提升钻井的精度和效率，降低钻井成本。
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公开(公告)号：CN113361124B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110690998.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/20 , E21B47/024 , E21B7/04
Abstract: 本发明涉及一种旋转导向钻井工具系统的工具面角估计方法，其具体步骤为：S1、建立工具面角控制系统数学模型；S2、构造状态观测器，获得估计误差系统；S3、求解状态观测器参数完成状态观测器设计；S4、接收测量数据，进行工具面角估计。本发明能够对旋转导向钻井工具系统的工具面角进行实时有效地估计，提高了估计精度，降低了估计算法的计算复杂度，可以进一步提高导向钻井的精度。
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公开(公告)号：CN114673488A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210329754.6
申请日：2022-03-31
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: E21B47/024 , E21B7/04 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种动态指向式旋转导向钻井工具的自适应工具面角估计方法，其具体步骤为：S1、建立工具面角系统数学模型；S2、给定滚动时域估计算法参数；S3、预测协方差矩阵的先验概率分布的参数；S4、更新协方差矩阵的近似后验概率分布；S5、更新状态的近似后验概率分布；S6、解算工具面角估计值。本发明工具面交估计方法，能够对动态指向式旋转导向钻井工具系统的工具面角进行实时有效地估计，同时实现状态和噪声协方差矩阵的估计，进而提升钻井的精度和效率，降低钻井成本。
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公开(公告)号：CN109739214B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201910030835.4
申请日：2019-01-14
Applicant: 中国石油大学(华东) , 山东科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种工业过程间歇故障的检测方法，其步骤为：根据工业过程正常工况下的数据建立规范变量分析模型，得到规范变量并划分为状态空间和残差空间两部分，引入一个滑动时间窗口，对状态空间和残差空间的平均数据矩阵建立主元分析模型，给定显著性水平，计算故障检测指标的控制限，采集工业过程实时数据作为测试数据，利用建立的主元分析模型计算测试数据的故障检测指标，与控制限进行比较判断是否发生故障。本发明基于传统的规范变量分析CVA，通过引入滑动时间窗口，提出一种新的故障检测指标，对状态空间和残差空间的数据取平均值使其对故障更为敏感，能够及时有效地实现间歇故障的检测，有效提高故障检测率，降低误报率。
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公开(公告)号：CN115467651A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211113144.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及一种旋转导向钻井工具系统加速度计间歇故障检测方法，其具体步骤为：S1、建立工具面角系统数学模型；S2、根据事件触发时刻的状态关系，得到新工具面角系统数学模型；S3、设置估计器初始参数；S4、估计器估计动态指向式旋转导向钻井工具系统状态得到状态估计值；S5、根据状态估计值构造状态残差，根据测量值构造测量残差，残差生成器根据状态残差和测量残差生成新残差；S6、根据步骤S5中生成的新残差构造残差评价函数，根据残差评价函数检测间歇故障。本发明能够对动态指向式旋转导向钻井工具系统加速度计的间歇故障进行检测，对维护钻井工具安全，提高钻井效率有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110058124A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910339620.0
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国石油大学(华东) , 山东科技大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种线性离散时滞系统的间歇故障检测方法，其步骤为：根据线性离散时滞系统的特点，引入虚拟输入和虚拟输出，构建一个线性降维离散时滞系统，利用提升法将线性降维离散时滞系统转化为线性降维离散定常系统；在设计状态观测器的基础上，通过引入滑动时间窗口来构造截断式残差，对截断式残差的统计特性进行分析；利用两个假设检验来分别设定间歇故障发生时刻和消失时刻的检测阈值，并对间歇故障的幅值进行估计及对间歇故障的可检测性问题进行分析。本发明基于提升法和设计的状态观测器，通过引入滑动窗口，设计一种新的截断式残差，能够定量的描述间歇故障检测过程，能够及时有效的实现间歇故障的检测，提高故障检测率，降低故障误报率和漏报率。
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公开(公告)号：CN113361124A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110690998.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/20 , E21B47/024 , E21B7/04
Abstract: 本发明涉及一种旋转导向钻井工具系统的工具面角估计方法，其具体步骤为：S1、建立工具面角控制系统数学模型；S2、构造状态观测器，获得估计误差系统；S3、求解状态观测器参数完成状态观测器设计；S4、接收测量数据，进行工具面角估计。本发明能够对旋转导向钻井工具系统的工具面角进行实时有效地估计，提高了估计精度，降低了估计算法的计算复杂度，可以进一步提高导向钻井的精度。
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公开(公告)号：CN109782603A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910109012.0
申请日：2019-02-03
Applicant: 中国石油大学(华东) , 山东科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种旋转机械耦合故障的检测方法及监测系统，所述检测方法的步骤为：利用旋转机械在正常工况和故障工况下采集的振动信号数据作为训练数据集，建立深度卷积神经网络模型，将振动数据直接作为输入，引入自归一化策略将神经元激活值标准化，对深度卷积神经网络模型参数进行训练，并保存训练后的参数数据，采集实时工况下的数据作为测试数据，通过深度卷积神经网络模型实现故障检测。本发明无需工业过程精确的数学模型，便于实际应用；同时实现了故障检测和故障工况的类别区分，能够有效监测出产生机械损坏的具体部件，检测准确率高。
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公开(公告)号：CN119620611A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411748191.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种不确定非线性高阶全驱系统的自适应预定义时间跟踪控制方法，其具体步骤为：S1、建立不确定非线性高阶全驱系统的数学模型；S2、导出基于辅助变量的显式全驱控制器结构；S3、搭建参数可调节的预闭环控制系统；S4、构造具有预定义时间特性的辅助变量；S5、定义参数设定规则以完善预定义控制器设计；S6、采用该控制器进行预定义时间闭环跟踪控制。本发明为一种预定义时间跟踪控制方法，能够对不确定非线性高阶全驱系统进行有效的跟踪控制，同时闭环系统可以在用户预定义的时间节点前完成控制任务并收敛到预定义的精度范围内。
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公开(公告)号：CN118551138A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410572871.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F17/11 , G06F17/16 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种强噪声下旋转导向钻井工具姿态测量装置的加速度计故障分离方法，其具体步骤为：S1、建立旋转导向钻井工具姿态测量装置模型；S2、构造卡尔曼滤波器；S3、设计故障分离残差；S4、执行故障分离决策。本发明设计一种旋转导向钻井工具姿态测量装置的加速度计故障分离方法，可以有效抑制噪声对故障分离性能的影响，提高强噪声影响下加速度计故障的分离精度，确保了容错措施可以精确作用到故障部件，进而提高了钻井工具姿态测量装置的可靠性。
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