融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110787413.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113435660A | 公开（公告）日 | 2021-09-24 |
| 申请公布号 | CN113435660A | 申请公布日 | 2021-09-24 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/02（2012.01）I;G06N7/00（2006.01）I;G06F30/27（2020.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 蔡宝平;邵筱焱;刘永红;刘贵杰;冯强;吴奇霖;葛伟凤;李心成;吴奇兵;吴小路;何睿;邹哲先;王泓晖;范红艳 | 申请（专利权）人 | 中海石油深海开发有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 266580山东省青岛市黄岛区长江西路66号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于石油工程领域，具体地，涉及一种融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法。融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测方法，包含三个步骤：数字孪生模型建立、退化过程重预测模型建立和剩余寿命计算模型建立。融合卡尔曼滤波和贝叶斯网络的水下采油树重预测系统，包括安装于水下分配单元的水下分配单元信息采集子系统、安装于水下控制模块的水下控制模块信息采集子系统、安装于水下阀组的水下阀组信息采集子系统、安装于井口机械模块的井口机械模块信息采集子系统、安装于水下控制模块的水下环境信息采集模块和安装于水上控制站的水下采油树数字孪生子系统。 |
