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公开(公告)号：CN115950471A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310003709.6
申请日：2023-01-03
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
IPC: G01D18/00
Abstract: 本发明涉及一种仪器仪表性能验证系统，包括上位机1、PLC测控柜2、安全栅6、直流电源7、协议转换模块8、信号集线器9、通讯模组10、多个模拟量输入模组接口和不同性能的验证系统，所述不同性能的验证系统包括压力验证系统、温度验证系统、流量验证系统和液位验证系统。通过本发明的系统，可实现对工业主要运行仪表，如温度、压力、流量、液位等在线仪表的性能进行验证。
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公开(公告)号：CN117034482A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310882969.5
申请日：2023-07-18
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
IPC: G06F30/17 , G01M3/00 , G01H17/00 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及机械密封早期失效预警方法和系统，方法包括采集多个历史时间序列；根据各个历史时间序列确定模糊熵和排列熵；将模糊熵和排列熵进行自适应L1TF，并将偶发异常点去除得到各个目标历史时间序列；获取预设的早期失效预警模型中核函数的目标带宽；将各个目标历史时间序列作为第一输入集输入至早期失效预警模型中进行训练，得到目标早期失效预警模型，以及映射超球体的映射半径和映射中心；获取待检测时间序列，并将待检测时间序列输入至目标早期失效预警模型，得到广义距离；根据广义距离和映射半径进行故障点预测，实现机械密封早期失效预警。解决了异常数据中异常波动数据较多，训练得到的模型对于机械密封的异常数据检测精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN114327886A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111601656.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
Inventor： 李亚平 , 曹旦夫 , 李素杰 , 张华德 , 裘冬平 , 陈昱含 , 张瑜 , 王耀先 , 谢自力 , 葛荡 , 张娟 , 丁苏宁 , 杨建涛 , 吴雪峰 , 张达 , 王珍琼 , 索蕾 , 陆育 , 祝越 , 杜鹃
Abstract: 一种基于大数据深度学习的动态资源调度方法，通过利用大数据深度学习集群的资源监控模块，根据各节点资源利用率模型，周期性计算节点资源利用率，并采用基于大数据深度学习的资源调度算法，将大数据深度学习任务部署至最优节点，设置任务资源利用率警告阈值，实现对于是否进行动态迁移大数据深度学习任务的判断。相比于现有技术，该方法客观准确的反映了计算机资源的运行状态，合理部署计算机任务至最优节点，同时实现了对计算机任务的监控，动态迁移资源利用率低下的计算任务，提高了计算机资源利用率。
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公开(公告)号：CN114322870A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111677374.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
Inventor： 李亚平 , 曹旦夫 , 王军防 , 王浩霖 , 刘保余 , 陈海彬 , 陈学武 , 杨杰伟 , 陈鹏 , 倪广地 , 王珍琼 , 丁苏宁 , 王长保 , 张娟 , 陆育 , 索蕾 , 吴杰 , 曹国民 , 孟繁兴 , 徐伟彬
IPC: G01B17/02 , G01N29/22 , G01N29/265
Abstract: 本发明公开了一种用于电磁超声检测探头的升降装置，应用于爬壁机器人上，包括：支座；探头架，沿着支座的高度方向与支座可滑动地联接，且其上安装有电磁超声检测探头；弹性件，其一端与探头架相联接，其另一端适于联接在支座上；驱动机构，联接在支座上，适于与探头架相联接；当驱动机构用于驱动探头架作第一运动时，探头架沿着高度方向向上运动同时弹性件被挤压形成弹性力；当驱动机构用于驱动探头架作第二运动时，探头架在弹性件的弹性力驱动下沿着高度方向向下运动并与待测量面自适应接触。该升降装置能够实现电磁超声检测探头与待测量面之间的柔性接触，对电磁超声检测探头起到保护作用，测量准确，结构可靠性高。
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公开(公告)号：CN117675855A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311479603.X
申请日：2023-11-08
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
Abstract: 本发明公开了一种储油罐区管控系统，涉及储油罐区安全管控技术领域。该系统包括：系统服务器、视频监控模块、巡检管理模块、数据采集模块、报警模块和云服务器；所述系统服务器分别与所述视频监控模块、所述巡检管理模块、所述数据采集模块、所述报警模块和所述云服务器连接。通过本发明所提供的储油罐区管控系统，能够采集储油罐区中环境信息以及画面，能及时的获取区域中的异常情况，及时进行处理，避免情况的进一步恶化，来保障储油罐区的安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115950471B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202310003709.6
申请日：2023-01-03
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
IPC: G01D18/00
Abstract: 本发明涉及一种仪器仪表性能验证系统，包括上位机1、PLC测控柜2、安全栅6、直流电源7、协议转换模块8、信号集线器9、通讯模组10、多个模拟量输入模组接口和不同性能的验证系统，所述不同性能的验证系统包括压力验证系统、温度验证系统、流量验证系统和液位验证系统。通过本发明的系统，可实现对工业主要运行仪表，如温度、压力、流量、液位等在线仪表的性能进行验证。
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公开(公告)号：CN114327886B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202111601656.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
Inventor： 李亚平 , 曹旦夫 , 李素杰 , 张华德 , 裘冬平 , 陈昱含 , 张瑜 , 王耀先 , 谢自力 , 葛荡 , 张娟 , 丁苏宁 , 杨建涛 , 吴雪峰 , 张达 , 王珍琼 , 索蕾 , 陆育 , 祝越 , 杜鹃
Abstract: 一种基于大数据深度学习的动态资源调度方法，通过利用大数据深度学习集群的资源监控模块，根据各节点资源利用率模型，周期性计算节点资源利用率，并采用基于大数据深度学习的资源调度算法，将大数据深度学习任务部署至最优节点，设置任务资源利用率警告阈值，实现对于是否进行动态迁移大数据深度学习任务的判断。相比于现有技术，该方法客观准确的反映了计算机资源的运行状态，合理部署计算机任务至最优节点，同时实现了对计算机任务的监控，动态迁移资源利用率低下的计算任务，提高了计算机资源利用率。
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公开(公告)号：CN114227718A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111677100.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
Inventor： 王军防 , 孙建华 , 李亚平 , 刘卫焕 , 王浩霖 , 郁振华 , 耿云鹏 , 陈鹏 , 刘军 , 周涛 , 王珍琼 , 丁苏宁 , 矫捷 , 吴尚书 , 谢自力 , 曹旦夫 , 祝越 , 杜鹃 , 祖海燕 , 邹檀
Abstract: 本发明公开了一种浮舱检测机器人，包括：机壳；电机驱动系统，连接在机壳上；导轮装置，连接于机壳上；采集系统，用于采集浮舱内的视频信息、可燃气体浓度信息；其中，导轮装置包括：至少两个驱动轮组件；至少两个行走轮组件，沿着机壳的长度方向间隔布置，每个行走轮组件可枢转地配置在机壳上，且行走轮组件在高度方向上位于驱动轮组件的下端；至少一个支撑轮组件，配置在至少两个相邻行走轮组件之间，且其在高度方向上的高于至少两个行走轮组件，使得至少两个行走轮组件与至少一个支撑轮组件形成至少一个三角形结构；至少一个履带，其依次缠绕在驱动轮组件、行走轮组件和支撑轮组件上。
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公开(公告)号：CN117241302A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311158062.0
申请日：2023-09-08
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于机器人的一体化通讯系统及一种机器人，所述系统包括：多个通讯系统模块；多个通讯系统模块构成通讯组网，每个通讯系统模块作为所述通讯组网的一个节点，用于接收和发送通讯数据。本发明能够同时传输不同类型的通讯数据，提高了数据传输的效率，满足了机器人的使用需求，也便于进行扩展与维护。
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公开(公告)号：CN116089848A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211573646.X
申请日：2022-12-08
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团东部原油储运有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/21 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种输油泵故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于核模糊C均值聚类的输油泵故障诊断自学习方法，包括：得到每条历史振动数据对应的归一化后的六维的特征向量采集并根据待诊断输油泵运行过程的振动数据，得到待诊断输油泵的振动数据对应的归一化后的六维的特征向量；根据待诊断输油泵的振动数据对应的归一化后的六维的特征向量，计算该振动数据与各聚类中心的相似度，判断待诊断输油泵的振动数据是否对应已知故障，得到判断结果；若是，确定待诊断输油泵的振动数据对应的故障，若否，记录为一条新故障模式数据并存储。能够及时对输油泵进行故障诊断，并在故障诊断的基础上使模型具有自学习能力。
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