本發(fā)明屬于智能監(jiān)測(cè)，尤其涉及一種礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、鉆機(jī)用于鉆取巖心、礦心、巖屑、氣態(tài)樣、液態(tài)樣等，以探明地下地質(zhì)和礦產(chǎn)資源等情況，在各種類(lèi)型的鉆孔工作過(guò)程中，鉆機(jī)的鉆頭一面旋轉(zhuǎn)一面在壓力下被迫向下運(yùn)動(dòng)，以便貫穿地層。這種鉆孔工作要求對(duì)鉆頭施加相當(dāng)大的向下的力，和相當(dāng)大的扭矩，以便轉(zhuǎn)動(dòng)鉆頭。

2、目前礦用鉆機(jī)的操作環(huán)境復(fù)雜，包含許多變量和非線性關(guān)系。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法往往難以準(zhǔn)確識(shí)別和理解這些復(fù)雜的模式，尤其是對(duì)于長(zhǎng)期變化和隱蔽故障的檢測(cè)能力有限。傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法通常基于預(yù)先定義的規(guī)則和閾值來(lái)檢測(cè)異常情況，這種方法可能會(huì)忽略一些不符合規(guī)則但實(shí)際上是故障前兆的情況，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)的漏報(bào)和誤報(bào)率較高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，以解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)收集子系統(tǒng)，用于獲取鉆機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的參數(shù)數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，與所述數(shù)據(jù)收集子系統(tǒng)連接，用于對(duì)所述參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理數(shù)據(jù)集；

5、預(yù)測(cè)子系統(tǒng)，與所述數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)連接，用于基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)模型，將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)集輸入至所述鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行計(jì)算，獲得鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)結(jié)果；

6、分析子系統(tǒng)，與所述預(yù)測(cè)子系統(tǒng)連接，用于對(duì)所述鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，獲得鉆機(jī)運(yùn)行故障預(yù)測(cè)結(jié)果；

7、決策子系統(tǒng)，與所述分析子系統(tǒng)連接，用于基于所述鉆機(jī)運(yùn)行故障預(yù)測(cè)結(jié)果生成礦機(jī)維護(hù)方案。

8、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)收集子系統(tǒng)包括：

9、傳感器模塊，用于收集鉆機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)，所述傳感器模塊包括但不限于溫度傳感器、壓力傳感器、振動(dòng)傳感器和轉(zhuǎn)速計(jì)；

10、數(shù)據(jù)采集卡，用于將所述實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式；

11、可編程邏輯控制器，用于控制傳感器模塊的運(yùn)行和數(shù)據(jù)傳輸。

12、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)包括：

13、數(shù)據(jù)篩選模塊，用于將所述參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，將損壞的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，并與損壞的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除；

14、歸一處理模塊，用于將清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行z-score歸一化處理，獲得所述預(yù)處理數(shù)據(jù)集。

15、優(yōu)選地，所述預(yù)測(cè)子系統(tǒng)包括：

16、模型改進(jìn)模塊，用于構(gòu)建長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，對(duì)所述長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，生成改進(jìn)的長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)；

17、訓(xùn)練模塊，用于對(duì)所述改進(jìn)的長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練模型；

18、調(diào)整模塊，用于對(duì)所述訓(xùn)練模型進(jìn)行參數(shù)微調(diào)，生成所述鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)模型；

19、計(jì)算預(yù)測(cè)模塊，用于將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)集輸入至所述鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行計(jì)算，獲得鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)結(jié)果。

20、優(yōu)選地，所述模型改進(jìn)模塊包括：

21、教師模型構(gòu)建單元，用于構(gòu)建transformer編碼器，對(duì)所述transformer編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，獲得transformer編碼器的參數(shù)輸出向量；

22、網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)單元，用于構(gòu)建長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，將所述transformer編碼器的參數(shù)輸出向量作為所述長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的起始輸入，并將注意力機(jī)制模塊導(dǎo)入至所述長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的隱藏層中，獲得所述改進(jìn)的長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)。

23、優(yōu)選地，所述訓(xùn)練模塊包括：

24、訓(xùn)練集構(gòu)建單元，用于獲取歷史礦用鉆機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于所述歷史礦用鉆機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

25、預(yù)訓(xùn)練單元，用于通過(guò)bert預(yù)訓(xùn)練模型對(duì)所述改進(jìn)的長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，獲得預(yù)訓(xùn)練模型；

26、訓(xùn)練單元，用于通過(guò)所述基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)所述預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直至所述預(yù)訓(xùn)練模型達(dá)到自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入?yún)?shù)和鉆機(jī)運(yùn)行之間的關(guān)系后結(jié)束迭代，獲得所述鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)模型。

27、優(yōu)選地，所述訓(xùn)練單元還用于改變所述預(yù)訓(xùn)練模型的神經(jīng)元連接權(quán)重、修改激活函數(shù)和調(diào)整神經(jīng)元數(shù)量。

28、優(yōu)選地，所述分析子系統(tǒng)包括：

29、分類(lèi)模塊，用于基于一定時(shí)間范圍對(duì)所述鉆機(jī)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行異常趨勢(shì)分析，生成分析結(jié)果；

30、分級(jí)模塊，用于對(duì)所述分析結(jié)果的異常程度進(jìn)行分級(jí)，生成所述鉆機(jī)運(yùn)行故障預(yù)測(cè)結(jié)果。

31、優(yōu)選地，所述決策子系統(tǒng)包括：

32、解釋模塊，將所述鉆機(jī)運(yùn)行故障預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行解釋?zhuān)@得安全隱患預(yù)測(cè)結(jié)果和異常情況預(yù)測(cè)結(jié)果；

33、方案生成模塊，用于基于所述安全隱患預(yù)測(cè)結(jié)果和異常情況預(yù)測(cè)結(jié)果構(gòu)建鉆機(jī)維護(hù)方案。

34、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)和技術(shù)效果：

35、本發(fā)明中長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)可以有效地捕捉這些數(shù)據(jù)中的時(shí)間相關(guān)性和序列模式。并且長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)門(mén)控單元的機(jī)制，能夠在長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)中保持和學(xué)習(xí)長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。在礦用鉆機(jī)的監(jiān)測(cè)中，一些故障往往表現(xiàn)為隱蔽的長(zhǎng)期變化，長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)可以幫助系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)并預(yù)測(cè)這些變化，從而提前進(jìn)行故障預(yù)防和維護(hù)。在礦用鉆機(jī)的監(jiān)測(cè)中，工作條件可能會(huì)隨著時(shí)間和環(huán)境的變化而變化，長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)時(shí)地調(diào)整監(jiān)測(cè)和保護(hù)策略，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。

技術(shù)特征：

1.一種礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)收集子系統(tǒng)包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測(cè)子系統(tǒng)包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述模型改進(jìn)模塊包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述訓(xùn)練模塊包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述訓(xùn)練單元還用于改變所述預(yù)訓(xùn)練模型的神經(jīng)元連接權(quán)重、修改激活函數(shù)和調(diào)整神經(jīng)元數(shù)量。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述分析子系統(tǒng)包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于，所述決策子系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種礦用鉆機(jī)智能監(jiān)測(cè)保護(hù)系統(tǒng)，屬于智能監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：數(shù)據(jù)收集子系統(tǒng)，用于獲取鉆機(jī)運(yùn)行過(guò)程中的參數(shù)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，用于對(duì)所述參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理數(shù)據(jù)集；預(yù)測(cè)子系統(tǒng)，用于基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)模型，將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)集輸入至所述鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)模型中進(jìn)行計(jì)算，獲得鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)結(jié)果；分析子系統(tǒng)，用于對(duì)所述鉆機(jī)運(yùn)行預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，獲得鉆機(jī)運(yùn)行故障預(yù)測(cè)結(jié)果；決策子系統(tǒng)，用于基于所述鉆機(jī)運(yùn)行故障預(yù)測(cè)結(jié)果生成礦機(jī)維護(hù)方案。在礦用鉆機(jī)的監(jiān)測(cè)中，工作條件可能會(huì)隨著時(shí)間和環(huán)境的變化而變化，長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)時(shí)地調(diào)整監(jiān)測(cè)和保護(hù)策略，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。

技術(shù)研發(fā)人員：王海峰,邱立新,姜瑞山
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東邦弘中創(chuàng)智能裝備有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10