本发明涉及油田开发，尤其涉及多因素融合分析的油井故障诊断预测方法及系统。
背景技术：
1、在现代油田开发与管理中，油井的高效运营和故障预防是保障石油生产连续性和安全性的关键，油井运行过程中，由于复杂的地质条件、设备老化、操作不当等因素，常常面临着各种潜在的故障风险，如管线堵塞、泵损坏、压力异常等，传统的故障诊断方法主要依赖于现场操作人员的经验判断或简单的数据分析技术，这些方法往往无法全面捕捉油井运行的复杂性，导致故障预测的准确性和及时性不足，因此，如何实时、准确地预测和诊断油井可能出现的故障，成为了油田管理中亟需解决的技术难题。
2、随着信息技术的发展，尤其是大数据分析和人工智能技术的应用，提供了新的思路和方法来解决油井故障诊断的挑战，然而，面对油井运行数据的多源性和高维度特征，如何有效整合和分析这些数据，以提高故障预测的准确率和效率，依然是一个技术难点，传统的数据分析方法往往忽视了数据间的相关性和时间序列信息，无法充分利用历史数据和实时数据的潜在价值，限制了故障诊断模型的性能，此外，现有的故障预测模型往往缺乏针对油井特定运行状态的自适应能力，难以应对油田运营环境的快速变化，
3、因此，开发一种能够实现多源数据融合分析、自动识别和预测油井故障的高效系统，成为了提升油田运营安全性和经济效益的关键。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了多因素融合分析的油井故障诊断预测方法及系统。
2、多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，包括以下步骤：
3、s1：收集油井的生产数据、历史维护记录、地质信息以及周边环境数据；
4、s2：对s1中采集的数据进行清洗、标准化处理，并通过特征工程提取关键信息；
5、s3：通过预设的混合算法框架整合优化s2中提取的关键信息，以优化数据间的互补性和减少冗余度；
6、s4：基于s3中整合和优化后的数据，运用长短期记忆网络构建故障诊断预测模型；
7、s5：利用s4中构建的故障诊断预测模型对油井的运行状态进行分析，预测故障发生的概率及类型；
8、s6：根据s5的预测结果和实际故障记录反馈，定期调整和优化s3中的融合分析框架和s4的预测模型参数。
9、进一步的，所述s1具体包括：
10、s11：采用物联网技术，通过在油井现场安装的传感器收集生产数据，该生产数据包括压力、温度、流量和油井深度的参数；
11、s12：收集历史维护记录信息，该收集历史维护记录包括维护日期、维护类型、所更换的部件、维护人员备注；
12、s13：利用地球物理勘探技术收集地质信息的，地球物理勘探技术包括地震勘探、电磁勘探和井下测井技术，以收集岩石的物理性质、岩层结构、地层压力、地下流体的动态信息；
13、s14：周边环境数据的通过遥感技术和地面监测站进行采集，遥感技术利用卫星或无人机搭载的摄像头和传感器获取地表温度、植被覆盖度和地表变化的数据；地面监测站则记录天气条件，包括气温、降水量、风速和风向。
14、进一步的，所述s2具体包括：
15、s21：采用自动化脚本进行数据清洗，具体先识别并去除错误的数据记录，错误的数据记录和重复的数据项为异常值，具体操作是利用箱形图规则进行处理，对于任何一个数据点，当该数据点超出了第一四分位数和第三四分位数之间距离的1.5倍的范围时，则被认为是异常值并进行去除；接着填补缺失值，对于数值型数据采用中位数填充，对于分类数据采用众数填充；
16、s22：标准化处理使用z分数方法，将所有数值型数据转换为具有零均值和单位方差的形式，具体公式为：其中x是原始数据，μ是平均值，σ是标准差；
17、s23：通过主成分分析技术进行特征工程，以减少数据集的维度同时保留最多的信息量，具体通过计算数据集的协方差矩阵，然后找到协方差矩阵的特征值和特征向量，选择最大的k个特征值对应的特征向量组成新的特征空间。
18、进一步的，所述s3中预设的混合算法框架为随机森林和主成分分析的结合算法，其中随机森林用于评估和选择特征的重要性，以识别对故障预测最有贡献的特征，主成分分析用于对最有贡献的特征进行维度压缩，提取代表最大数据变异性的主成分，具体整合优化s2中提取的关键信息步骤如下：
19、s31：利用随机森林算法对经过步骤s2提取关键信息进行特征重要性评估，计算每个特征的重要性评分，并形成新的特征集f′；
20、s32：对选出的特征集f′应用主成分分析，通过计算并选择主成分来压缩特征空间，同时保留最重要的变异信息，具体对于特征集f′中的每个特征fi′，计算在每个主成分pcj中的权重wij，并根据该权重wij提取主成分，每个主成分pcj是选定特征的线性组合，具体计算表示为：其中，pcj是第j个主成分，是通过pca转换后的新特征向量；wij是第i个原始特征在第j个主成分中的权重；fi′是经过特征选择步骤s31后，从原始数据集中选出的第i个重要特征；k是在经过特征选择步骤s31后，选出的特征总数；
21、s33：根据s31和s32步骤的处理结果，构建新的数据矩阵，即主成分得分矩阵y，该矩阵y包括所有观测在各主成分上的得分，代表了经过特征选择和维度降低后的数据。
22、进一步的，所述s31具体包括：
23、s311：预设s2提取关键信息为xi，则该xi的重要性评分公式为：
24、其中，r(xi)是特征xi的重要性评分，n是随机森林中决策树的数量，eall是使用所有特征时第n棵树的预测误差，e-xi是在除去特征xi后第n棵树的预测误差；
25、s312：基于s311计算得到的每个特征的重要性评分r(xi)，设定一个阈值t，所有重要性评分高于阈值t的特征将被选为新的特征集f′。
26、进一步的，所述s4具体包括：
27、s41：输入准备，接收步骤s3输出的整合和优化后的数据集y；
28、s42：进行故障诊断预测模型结构定义，该故障诊断预测模型结构具体包括输入层、若干lstm隐藏层和输出层的模型，每个lstm隐藏层包含多个lstm单元，用于处理时间序列数据，并捕捉数据中的长期依赖性；
29、s43：确定故障诊断预测模型的参数，该参数包括隐藏层的数量、每层的lstm单元数、学习率，并为模型指定损失函数，该损失函数为均方误差；
30、s44：利用s3的输出数据y训练故障诊断预测模型，将y分为训练集和测试集，用训练集训练模型，测试集评估模型性能，该模型通过反向传播和梯度下降优化权重和偏置，以最小化预测误差；
31、s45：最终的障诊断预测模型用以下公式表示：
32、遗忘门ft：
33、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf),
34、输入门it和候选记忆单元
35、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)，
36、
37、记忆单元更新ct：
38、
39、输出门ot和隐藏状态更新ht：
40、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)，
41、ht＝ot·tanh(ct)，其中，xt为时间步t的输入特征向量，从步骤s3中整合和优化后的数据集y获得，代表了该时间点油井的关键运行状态；ft为时间步t的遗忘门激活值；wf和bf分别为遗忘门的权重矩阵和偏置项，用于调节遗忘门的激活；it为时间步t的输入门激活值；为时间步t的候选记忆单元；wi,bi,wc,bc分别为输入门和候选记忆单元的权重矩阵和偏置项；ct为时间步t更新后的记忆单元；ot为时间步t的输出门激活值；ht为时间步t的隐藏状态，用于预测下一时间步的故障状态；wo,bo分别为输出门的权重矩阵和偏置项；σ为sigmoid激活函数，用于遗忘门、输入门和输出门，输出一个0到1之间的值，表示信息的遗忘程度或信息的通过程度；tanh为双曲正切激活函数，用于生成候选记忆单元，输出一个1到1之间的值，表示信息的新状态。
42、进一步的，所述s5具体包括：
43、s51：通过s4构建的故障诊断预测模型对每个时间点的油井运行状态进行分析，输出为故障类型的概率分布，对于每个时间点t，模型提供了一组故障类型的预测概率p(ft|xt；θ)，其中p是故障类型的预测概率，ft表示故障类型，xt是输入的特征向量，θ表示模型参数；
44、s52：对于每个时间点的预测结果，选择具有最高预测概率的故障类型作为该时间点的故障判断，具体公式为：ft,max＝argmaxp(ft|xt；θ)；
45、s53：设定阈值τ，用于判定预测概率是否足够高以将某一故障类型视为潜在故障，当某个故障类型的预测概率p(ft,max|xt；θ)超过阈值τ时，则该故障类型被标记为潜在故障；
46、s54：根据潜在故障的标记，激活相应的警报和维护流程。
47、进一步的，所述s54中警报和维护流程包括声音或光信号警报、自动通知机制以及维护任务调度；其中，
48、声音或光信号警报是用于向操作员发出警报，指示检查油井；
49、自动通知机制是用于向维护团队和管理人员发送自动化通知，提供故障预测的详情以及建议采取的行动；
50、维护任务调度是用于在维护管理中自动生成维护任务，安排对应的检查和维护活动。
51、进一步的，所述s6具体包括：
52、s61：综合收集来自步骤s5的模型预测结果和现场记录的实际故障数据，包括模型预测的故障类型、预测概率，以及实际故障发生的时间、类型和处理结果；
53、s62：对比模型预测结果与实际故障数据，评估模型的准确率、召回率和f1分数的性能指标；
54、s63：基于性能评估的结果，识别需要优化的关键领域，该关键领域包括特征选择的准确性、特征融合策略的有效性，以及故障诊断预测模型的参数配置；
55、s64：根据s63识别的需要优化的关键领域，调整步骤s3中的融合分析框架，调整包括引入新的特征融合算法，或者优化现有算法的参数设置；
56、s65：调整步骤s4中的故障诊断预测模型参数，具体包括调整网络结构、优化学习率、调整批处理大小，以提升模型的预测性能，并使用交叉验证方法来评估不同参数设置下模型的性能，选择最优参数组合；
57、s66：使用调整后的融合分析框架和优化的预测模型参数，重新训练故障诊断预测模型；
58、s67：将s66优化后的模型重新部署到生产环境中，用于实时的故障预测和诊断。
59、多因素融合分析的油井故障诊断预测系统，用于实现上述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，包括以下模块：
60、数据收集模块：用于收集油井的生产数据、历史维护记录、地质信息以及周边环境数据；
61、数据预处理模块：对来自数据收集模块的数据进行清洗、标准化处理，并通过特征工程提取关键信息；
62、多源信息融合模块：基于预设的混合算法框架整合优化数据预处理模块中提取的关键信息；
63、故障预测模型模块：利用长短期记忆网络基于多源信息融合模块整合和优化后的数据构建故障诊断预测模型；
64、故障判断响应模块：根据故障预测模型模块的输出，分析和判断潜在的故障类型，并根据预测结果触发相应的警报或维护流程；
65、模型优化模块：根据故障判断和响应模块的反馈以及实际故障记录，定期调整和优化多源信息融合模块和故障预测模型模块的参数。
66、本发明的有益效果：
67、本发明，通过整合来自油井的生产数据、历史维护记录、地质信息及周边环境数据，有效提取出反映油井运行状态的关键特征，这种综合利用多种数据源的方法，不仅提高了数据分析的全面性和准确性，而且增强了故障预测模型的信息基础，为准确诊断和预测油井故障提供了强有力的数据支持。
68、本发明，通过采用的长短期记忆网络(lstm)模型优势在于其出色的时间序列数据处理能力，能够捕捉油井运行数据中的长期依赖关系和时间动态特性，这使得本系统能够基于历史和实时数据准确预测油井的故障发生，相比传统方法显著提高了故障预测的及时性和准确性，此外，lstm模型的应用还为系统提供了自我学习和适应的能力，使得随着时间的推移和更多数据的积累，系统的预测性能能够持续提升。
69、本发明，通过故障判断和响应模块，能够根据预测结果自动触发警报和维护流程，实现了从故障预测到响应的自动化流程，这不仅极大地缩短了故障响应时间，降低了潜在的运营风险，而且通过实时监控和智能预警，为油田运营管理提供了强大的技术支持，有助于提高油田的生产效率和安全水平。
1.多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，所述s3中预设的混合算法框架为随机森林和主成分分析的结合算法，其中随机森林用于评估和选择特征的重要性，以识别对故障预测最有贡献的特征，主成分分析用于对最有贡献的特征进行维度压缩，提取代表最大数据变异性的主成分，具体整合优化s2中提取的关键信息步骤如下：
5.根据权利要求4所述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，所述s31具体包括：
6.根据权利要求5所述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，所述s4具体包括：
7.根据权利要求6所述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，所述s5具体包括：
8.根据权利要求7所述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，所述s54中警报和维护流程包括声音或光信号警报、自动通知机制以及维护任务调度；其中，
9.根据权利要求8所述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，所述s6具体包括：
10.多因素融合分析的油井故障诊断预测系统，用于实现如权利要求1-9任一项所述的多因素融合分析的油井故障诊断预测方法，其特征在于，包括以下模块：
