趙 亮

（中海油田服務(wù)股份有限公司）

0 引言

油氣行業(yè)作為我國重要的戰(zhàn)略基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，正面臨著能源需求快速增長及原油產(chǎn)能緊張的挑戰(zhàn)。為提高產(chǎn)量，壓裂技術(shù)被廣泛應(yīng)用，但這種長期在復(fù)雜環(huán)境下高強(qiáng)度運(yùn)行的設(shè)備常常面臨各種電氣系統(tǒng)故障的影響。例如，電機(jī)開路會(huì)導(dǎo)致壓裂泵停轉(zhuǎn)無法工作，PLC控制系統(tǒng)錯(cuò)誤會(huì)癱瘓整套自動(dòng)控制裝置，傳感器參數(shù)采集異常可能誤導(dǎo)參數(shù)調(diào)整。一旦發(fā)生電氣故障，將直接停止壓裂作業(yè)，并且維修周期長，嚴(yán)重影響油氣企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

目前，傳統(tǒng)的油田壓裂設(shè)備電氣故障檢測方法主要依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)技術(shù)人員的判斷，存在著檢測精度低、效率低下的問題。為了解決這一問題，本研究致力于基于特征提取的油田壓裂設(shè)備電氣故障檢測方法的探索，目標(biāo)是通過采集油田壓裂設(shè)備運(yùn)行時(shí)的各種傳感器數(shù)據(jù)，并結(jié)合特征提取和機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測電氣故障。具體而言，我們將探索如何從大量的傳感器數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵的特征參數(shù)，并構(gòu)建故障分類模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣故障的準(zhǔn)確分類和識(shí)別。通過提高電氣故障檢測的準(zhǔn)確性和效率，來提升油田生產(chǎn)的整體效益。本研究將為油田生產(chǎn)裝置的電氣故障檢測提供一種新的方法，為油田生產(chǎn)的有效運(yùn)行提供技術(shù)支持，并為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供借鑒和參考。

1 相關(guān)工作

1.1 基于人力識(shí)別的故障檢測

傳統(tǒng)的油田壓裂設(shè)備電氣故障檢測方法通?；谝?guī)則和經(jīng)驗(yàn)，通過對(duì)設(shè)備的物理參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測和分析來識(shí)別故障［1］。這些方法包括振動(dòng)分析、溫度監(jiān)測、電流和電壓測量等。例如，通過安裝振動(dòng)傳感器來監(jiān)測設(shè)備的振動(dòng)情況，故障時(shí)設(shè)備的振動(dòng)頻率和幅度通常會(huì)發(fā)生變化；使用溫度傳感器對(duì)設(shè)備的關(guān)鍵部位進(jìn)行監(jiān)測，當(dāng)溫度超過設(shè)定的閾值時(shí)，可能存在過載、短路等故障；利用紅外熱像儀對(duì)設(shè)備進(jìn)行掃描，檢測設(shè)備表面的溫度分布，故障時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)局部溫度異常的情況。通過對(duì)熱圖進(jìn)行分析和比較，可以發(fā)現(xiàn)電路板短路、接觸不良等故障。傳統(tǒng)方法在油田壓裂設(shè)備電氣故障檢測中具有一定的應(yīng)用，但存在著依賴于經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則的局限性，對(duì)復(fù)雜故障模式的識(shí)別能力相對(duì)較弱。

1.2 基于特征提取的故障檢測

基于特征提取的方法能夠更全面地捕獲設(shè)備故障的特征，并通過建立適當(dāng)?shù)哪Ｐ秃退惴ㄟM(jìn)行自動(dòng)化判斷和分類。近年來，一些研究采用信號(hào)處理和模式識(shí)別技術(shù)來進(jìn)行油田壓裂設(shè)備電氣故障檢測。這些方法通過對(duì)設(shè)備傳感器所采集的信號(hào)進(jìn)行分析，提取特征并使用分類器進(jìn)行故障識(shí)別。常用的技術(shù)包括小波變換、頻譜分析、時(shí)頻分析、自適應(yīng)濾波和機(jī)器學(xué)習(xí)算法等［2］。其中，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在故障檢測領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。研究人員使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林等，通過訓(xùn)練模型來識(shí)別設(shè)備的故障模式［4］。這些算法通過將特征數(shù)據(jù)與已知故障樣本進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)故障分類和識(shí)別。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)也被用于處理復(fù)雜的故障檢測問題。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從原始傳感器數(shù)據(jù)中提取高級(jí)特征，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以捕捉時(shí)序信息，從而進(jìn)一步提高故障檢測的準(zhǔn)確性和效果。

2 基于特征提取的電氣故障檢測方法

本研究提出了一種基于特征提取的油田壓裂設(shè)備電氣故障檢測方法。如圖1 所示，該方法分為數(shù)據(jù)層、特征層和模型層三個(gè)部分，分別負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、特征工程以及故障模型的構(gòu)建。

圖1 基于特征提取的油田壓裂設(shè)備電氣故障檢測方法系統(tǒng)架構(gòu)

2.1 油田壓裂設(shè)備數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

在進(jìn)行電氣故障檢測前，首先需要采集油田壓裂設(shè)備各傳感器的信號(hào)數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。采集的數(shù)據(jù)主要包括：（1）壓裂設(shè)備高壓柱塞泵電機(jī)的電壓、電流、功率、溫度、振動(dòng)等信號(hào)，采樣頻率可以設(shè)置為100Hz，以確保高頻故障的捕捉；（2）壓裂設(shè)備輸液系統(tǒng)的流量、壓力傳感器數(shù)據(jù)。同樣，采樣頻率設(shè)置為100Hz，以獲取準(zhǔn)確的輸液信息；（3）壓裂控制系統(tǒng)的工作參數(shù)，包括泵壓、液壓、延時(shí)時(shí)間等，這些參數(shù)可以反映設(shè)備的工況狀態(tài)；（4）壓裂設(shè)備的運(yùn)行日志，記錄設(shè)備的工作狀態(tài)、報(bào)警信息等文本數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)可用于輔助故障診斷和分析。以上數(shù)據(jù)不需要全部具備，在數(shù)據(jù)部分缺失的情況下，該方法依然具備檢測能力，即高魯棒性。

在數(shù)據(jù)采集完成后，需要進(jìn)行預(yù)處理以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。預(yù)處理步驟包括：（1）數(shù)據(jù)清洗，即去除異常值、噪聲和缺失值，以避免影響后續(xù)特征提取和模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性；（2）數(shù)據(jù)對(duì)齊，即將不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊，以確保數(shù)據(jù)在同一時(shí)間點(diǎn)上具有一致性；（3）數(shù)據(jù)歸一化，即將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使得不同傳感器的數(shù)據(jù)具有相同的數(shù)值范圍，避免某些特征對(duì)模型訓(xùn)練的影響過大。

2.2 特征工程

特征工程的目的是通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和處理，提取出能夠有效表征設(shè)備狀態(tài)和故障模式的特征［3］。下面介紹對(duì)油田壓裂設(shè)備的電氣數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程的具體步驟，首先提取統(tǒng)計(jì)特征，計(jì)算各傳感器信號(hào)的均值、方差、極差等統(tǒng)計(jì)特征，以捕獲其分布和變化情況。第二，提取頻域特征，使用快速傅里葉變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻域分析，提取不同頻段的波形系數(shù)作為特征。這可以幫助我們捕捉到信號(hào)的頻率成分和周期性。第三，提取時(shí)域特征，包括信號(hào)的峰值、波形因子、根均方等時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征，這些特征可以反映信號(hào)的振幅和波形特征。第四，提取文本特征，對(duì)采集到的運(yùn)行日志數(shù)據(jù)應(yīng)用文本特征提取方法，提取關(guān)鍵詞和頻率作為特征。第五，進(jìn)行特征降維，利用主成分分析等方法對(duì)提取得到的特征進(jìn)行降維處理，以減少特征的維度并保留重要的信息。最后進(jìn)行特征選擇，使用距離相關(guān)性分析算法等方法，選擇最優(yōu)的特征子集來建立故障分類模型［5］。

2.3 故障分類模型

在完成特征工程后，需要建立故障分類模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣故障的準(zhǔn)確識(shí)別和分類。首先，要根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)和任務(wù)需求，選擇合適的分類算法。常用的分類算法包括支持向量機(jī)、K 最近鄰、決策樹等。選定模型后，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，即將預(yù)處理后的特征數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，使用訓(xùn)練集對(duì)選定的分類算法進(jìn)行模型訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，根據(jù)模型性能調(diào)整超參數(shù)，可以采用網(wǎng)格搜索等方法來尋找最佳超參數(shù)組合。完成訓(xùn)練后，要進(jìn)行模型評(píng)估，使用測試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算出模型的準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1 值等指標(biāo)，以衡量模型的性能和泛化能力。針對(duì)同一數(shù)據(jù)集，本工作嘗試使用不同的分類算法建立多個(gè)模型，并比較它們的性能指標(biāo)，選擇最優(yōu)的模型作為最終的故障分類模型。

在在選擇和訓(xùn)練故障分類模型時(shí)，需要注意結(jié)合特征工程階段的分析結(jié)果，選擇與故障分類相關(guān)且具有顯著影響力的特征，以提高模型的準(zhǔn)確性和效率。此外，要關(guān)注數(shù)據(jù)不平衡問題。在實(shí)際情況下，不同故障類型的樣本可能存在不均衡的情況?？梢圆捎眠^采樣或欠采樣等方法來處理數(shù)據(jù)不平衡問題，以避免模型對(duì)多數(shù)類別過度偏倚的情況。在訓(xùn)練過程中，通過仔細(xì)調(diào)整超參數(shù)，如正則化參數(shù)、核函數(shù)選擇等，可以進(jìn)一步優(yōu)化模型的性能，提高分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。最后，需要進(jìn)行模型的驗(yàn)證和部署，將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際場景中的電氣故障檢測任務(wù)，并進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測和改進(jìn)，以保證模型的可靠性和穩(wěn)定性。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1 實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)

為研究電氣故障檢測的效果，我們根據(jù)油田壓裂設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)模擬生成了5 種典型電氣故障模式的數(shù)據(jù)，具體包括過載、短路、欠壓、斷線和諧波擾動(dòng)。每一種故障模式生成了1000 組數(shù)據(jù)。為了構(gòu)建正常運(yùn)行數(shù)據(jù)，我們加入高斯白噪聲，生成了共5000 組正常數(shù)據(jù)。生成的數(shù)據(jù)集按照80%和 20%的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集。從采集得到的數(shù)據(jù)中，我們提取了50 個(gè)候選特征作為模型輸入。使用距離相關(guān)性分析算法對(duì)這些特征進(jìn)行選擇，選擇與目標(biāo)變量之間相關(guān)性最大的20 個(gè)特征作為最終的輸入向量。我們分別采用支持向量機(jī)、K 近鄰和決策樹等不同的模型進(jìn)行建模和訓(xùn)練。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了評(píng)估模型的性能，我們進(jìn)行了10 次交叉驗(yàn)證，根據(jù)各個(gè)模型在準(zhǔn)確率、召回率和F1 值等指標(biāo)上的表現(xiàn)計(jì)算了故障檢出率，即每個(gè)故障類型中被正確檢測的比例。我們比較了不同模型的性能，并針對(duì)各個(gè)模型進(jìn)行了對(duì)不同故障模式的檢測效果分析。

表1 三種分類模型在五種故障檢測中的檢出率

在過載故障檢測方面，支持向量機(jī)方法具有最高的檢出率，其次是決策樹方法，K 近鄰方法的檢出率最低。在短路和斷線故障檢測方面，同樣是支持向量機(jī)方法具有最高的檢出率，而K近鄰方法的檢出率最低，決策樹方法的檢出率介于兩者之間。在欠壓和諧波擾動(dòng)故障檢測方面，支持向量機(jī)方法仍然具有最高的檢出率，其次是K近鄰方法，決策樹方法的檢出率相對(duì)較低?？傮w而言，支持向量機(jī)方法具有最高的總體檢出率，其次是決策樹方法，K 近鄰方法的總體檢出率稍低。

需要注意的是，以上數(shù)據(jù)僅基于仿真模擬，真實(shí)的數(shù)據(jù)可能會(huì)受到多種因素的影響。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，我們要進(jìn)一步根據(jù)具體情況進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和評(píng)估，以獲得更準(zhǔn)確的檢出率結(jié)果。

3.3 實(shí)驗(yàn)分析

本研究開發(fā)了一種能夠進(jìn)行電氣故障檢測和識(shí)別的自動(dòng)分類器，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，在過載、短路和斷線、欠壓和諧波擾動(dòng)故障檢測方面，支持向量機(jī)都表現(xiàn)出較高的檢出率，因此，我們優(yōu)先選用支持向量機(jī)作為故障檢測的分類模型。這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果為故障檢測模型的設(shè)計(jì)提供了一定的參考和指導(dǎo)。

4 結(jié)束語

本文設(shè)計(jì)了一種基于特征提取的油田壓裂設(shè)備電氣故障檢測方法，在數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、特征工程和分類模型三方面進(jìn)行了闡述。通過實(shí)驗(yàn)分析，我們發(fā)現(xiàn)在典型的故障檢測方面，支持向量機(jī)方法表現(xiàn)出較高的檢出率，其次是決策樹，而K近鄰方法的檢出率相對(duì)較低?；谔卣魈崛〉姆椒軌蛴行У貞?yīng)用于油田壓裂設(shè)備電氣故障的檢測，并具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。目前該方法還存在一些挑戰(zhàn)，例如如何選擇更加準(zhǔn)確和魯棒的特征提取方法，以及如何優(yōu)化模型參數(shù)和算法選擇。我們還可以進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)集，增加更多真實(shí)場景下的故障樣本，以提高模型的泛化能力和適應(yīng)性?？傊?，基于特征提取的油田壓裂設(shè)備電氣故障檢測研究為實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)警提供了一種可行的方法。未來的工作可以繼續(xù)深入研究，以進(jìn)一步提高故障檢測的準(zhǔn)確性和可靠性，為油田開發(fā)和設(shè)備運(yùn)行提供更好的支持和保障。