基于大模型的智能采油井故障诊断与处置

摘要

针对采油井发生故障影响油田产量,甚至可能引发严重生产安全的问题,开展了复杂环境下采油井故障快速精确诊断与有效处置的研究,研究中提出了基于大模型的智能采油井故障诊断与处置框架。首先设计了多模态关联规则挖掘算法（M-ARMA）对采油井压力、载荷等参数和示功图等多模态数据挖掘数据异常与故障的关联规则;其次提出XLNet-DC模型对采油井故障报告、维修日志等文件进行故障处置规则抽取;最后构建采油井故障诊断与处置知识图谱,通过实体匹配形成异常-故障-处置推理规则,针对油井指标监控模块检测到的异常通过知识推理实现采油井故障诊断与处置智能化。利用本方法在国内某油田的采油井进行实验,知识抽取F₁值达到93%,故障诊断准确率达到96%,实现了准确故障诊断与有效故障处置方案匹配智能化、一体化,保障了油田的安全稳定生产。

关键词

大模型 / 多模态数据 / 知识图谱 / 知识推理 / 故障诊断与处置