辽宁化工
遼寧化工
료녕화공
LIAONING CHEMICAL INDUSTRY
2012年
6期
578-581
,共4页
樊帆%张阳%何雷%赵鹏%赖希
樊帆%張暘%何雷%趙鵬%賴希
번범%장양%하뢰%조붕%뢰희
多源信息%信息融合%钻井事故%事故预警
多源信息%信息融閤%鑽井事故%事故預警
다원신식%신식융합%찬정사고%사고예경
提出一种基于多源信息融合技术的钻井事故诊断预警方法.首先,建立钻井过程故障征兆子空间作为相应的子神经网络的输入,然后进行初步诊断,诊断所得的相关系数可反映对辨识框架中各故障的证据支持程度.再利用D-S证据理论融合各子神经网络初步诊断所形成的证据,最后得到各故障模式的信任度区间,很好地实现了钻井事故诊断识别.将神经网络与D-S证据理论相结合,既能充分利用神经网络的自适应和自学习能力,又能够发挥D-S证据理论处理不确定信息的强大推理能力,提高了事故诊断预警的准确度和可靠性.
提齣一種基于多源信息融閤技術的鑽井事故診斷預警方法.首先,建立鑽井過程故障徵兆子空間作為相應的子神經網絡的輸入,然後進行初步診斷,診斷所得的相關繫數可反映對辨識框架中各故障的證據支持程度.再利用D-S證據理論融閤各子神經網絡初步診斷所形成的證據,最後得到各故障模式的信任度區間,很好地實現瞭鑽井事故診斷識彆.將神經網絡與D-S證據理論相結閤,既能充分利用神經網絡的自適應和自學習能力,又能夠髮揮D-S證據理論處理不確定信息的彊大推理能力,提高瞭事故診斷預警的準確度和可靠性.
제출일충기우다원신식융합기술적찬정사고진단예경방법.수선,건립찬정과정고장정조자공간작위상응적자신경망락적수입,연후진행초보진단,진단소득적상관계수가반영대변식광가중각고장적증거지지정도.재이용D-S증거이론융합각자신경망락초보진단소형성적증거,최후득도각고장모식적신임도구간,흔호지실현료찬정사고진단식별.장신경망락여D-S증거이론상결합,기능충분이용신경망락적자괄응화자학습능력,우능구발휘D-S증거이론처리불학정신식적강대추리능력,제고료사고진단예경적준학도화가고성.
