基于知识图谱的潜油电泵井故障诊断

摘要：

潜油电泵井系统是油田开采重要工具,具有排量大、扬程高与作业环境灵活多变等优点.为了降低潜油电泵井系统故障危害,需要对其发生故障部件进行快速精确定位并维修.本文提出一种基于知识图谱的潜油电泵井故障诊断方法.采用改进BiLSTM-CRF实体识别算法与BERT关系抽取算法提取故障数据中的专家知识,构建潜油电泵井故障诊断领域知识图谱;利用构建知识图谱搭建以故障征兆为初始节点的贝叶斯推理网络,利用历史故障数据与条件概率解耦的计算方式推理出故障原因.本文通过故障诊断真实案例进行方法验证.

关键词：潜油电泵井、知识图谱、故障诊断、BiLSTM-CRF、BERT、贝叶斯网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP391;G35;TM351

在线出版日期：2023-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：87-96