基于特征提取的油田压裂设备电气故障检测研究

赵 亮

（中海油田服务股份有限公司）

0 引言

油气行业作为我国重要的战略基础产业，正面临着能源需求快速增长及原油产能紧张的挑战。为提高产量，压裂技术被广泛应用，但这种长期在复杂环境下高强度运行的设备常常面临各种电气系统故障的影响。例如，电机开路会导致压裂泵停转无法工作，PLC控制系统错误会瘫痪整套自动控制装置，传感器参数采集异常可能误导参数调整。一旦发生电气故障，将直接停止压裂作业，并且维修周期长，严重影响油气企业的生产效率和经济效益。

目前，传统的油田压裂设备电气故障检测方法主要依赖于人工经验和专业技术人员的判断，存在着检测精度低、效率低下的问题。为了解决这一问题，本研究致力于基于特征提取的油田压裂设备电气故障检测方法的探索，目标是通过采集油田压裂设备运行时的各种传感器数据，并结合特征提取和机器学习分类算法，实现自动检测电气故障。具体而言，我们将探索如何从大量的传感器数据中提取关键的特征参数，并构建故障分类模型，以实现对电气故障的准确分类和识别。通过提高电气故障检测的准确性和效率，来提升油田生产的整体效益。本研究将为油田生产装置的电气故障检测提供一种新的方法，为油田生产的有效运行提供技术支持，并为相关领域的研究和应用提供借鉴和参考。

1 相关工作

1.1 基于人力识别的故障检测

传统的油田压裂设备电气故障检测方法通常基于规则和经验，通过对设备的物理参数进行监测和分析来识别故障［1］。这些方法包括振动分析、温度监测、电流和电压测量等。例如，通过安装振动传感器来监测设备的振动情况，故障时设备的振动频率和幅度通常会发生变化；使用温度传感器对设备的关键部位进行监测，当温度超过设定的阈值时，可能存在过载、短路等故障；利用红外热像仪对设备进行扫描，检测设备表面的温度分布，故障时可能会出现局部温度异常的情况。通过对热图进行分析和比较，可以发现电路板短路、接触不良等故障。传统方法在油田压裂设备电气故障检测中具有一定的应用，但存在着依赖于经验和规则的局限性，对复杂故障模式的识别能力相对较弱。

1.2 基于特征提取的故障检测

基于特征提取的方法能够更全面地捕获设备故障的特征，并通过建立适当的模型和算法进行自动化判断和分类。近年来，一些研究采用信号处理和模式识别技术来进行油田压裂设备电气故障检测。这些方法通过对设备传感器所采集的信号进行分析，提取特征并使用分类器进行故障识别。常用的技术包括小波变换、频谱分析、时频分析、自适应滤波和机器学习算法等［2］。其中，机器学习技术在故障检测领域得到广泛应用。研究人员使用监督学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林等，通过训练模型来识别设备的故障模式［4］。这些算法通过将特征数据与已知故障样本进行匹配，从而实现故障分类和识别。同时，深度学习技术也被用于处理复杂的故障检测问题。例如，卷积神经网络可以从原始传感器数据中提取高级特征，循环神经网络可以捕捉时序信息，从而进一步提高故障检测的准确性和效果。

2 基于特征提取的电气故障检测方法

本研究提出了一种基于特征提取的油田压裂设备电气故障检测方法。如图1 所示，该方法分为数据层、特征层和模型层三个部分，分别负责数据采集与预处理、特征工程以及故障模型的构建。

图1 基于特征提取的油田压裂设备电气故障检测方法系统架构

2.1 油田压裂设备数据采集和预处理

在进行电气故障检测前，首先需要采集油田压裂设备各传感器的信号数据，并对这些数据进行预处理。采集的数据主要包括：（1）压裂设备高压柱塞泵电机的电压、电流、功率、温度、振动等信号，采样频率可以设置为100Hz，以确保高频故障的捕捉；（2）压裂设备输液系统的流量、压力传感器数据。同样，采样频率设置为100Hz，以获取准确的输液信息；（3）压裂控制系统的工作参数，包括泵压、液压、延时时间等，这些参数可以反映设备的工况状态；（4）压裂设备的运行日志，记录设备的工作状态、报警信息等文本数据，该数据可用于辅助故障诊断和分析。以上数据不需要全部具备，在数据部分缺失的情况下，该方法依然具备检测能力，即高鲁棒性。

在数据采集完成后，需要进行预处理以确保数据的质量和可靠性。预处理步骤包括：（1）数据清洗，即去除异常值、噪声和缺失值，以避免影响后续特征提取和模型训练的准确性；（2）数据对齐，即将不同传感器的数据进行时间对齐，以确保数据在同一时间点上具有一致性；（3）数据归一化，即将采集到的数据进行归一化处理，使得不同传感器的数据具有相同的数值范围，避免某些特征对模型训练的影响过大。

2.2 特征工程

特征工程的目的是通过对原始数据进行转换和处理，提取出能够有效表征设备状态和故障模式的特征［3］。下面介绍对油田压裂设备的电气数据进行特征工程的具体步骤，首先提取统计特征，计算各传感器信号的均值、方差、极差等统计特征，以捕获其分布和变化情况。第二，提取频域特征，使用快速傅里叶变换对信号进行频域分析，提取不同频段的波形系数作为特征。这可以帮助我们捕捉到信号的频率成分和周期性。第三，提取时域特征，包括信号的峰值、波形因子、根均方等时域统计特征，这些特征可以反映信号的振幅和波形特征。第四，提取文本特征，对采集到的运行日志数据应用文本特征提取方法，提取关键词和频率作为特征。第五，进行特征降维，利用主成分分析等方法对提取得到的特征进行降维处理，以减少特征的维度并保留重要的信息。最后进行特征选择，使用距离相关性分析算法等方法，选择最优的特征子集来建立故障分类模型［5］。

2.3 故障分类模型

在完成特征工程后，需要建立故障分类模型，以实现对电气故障的准确识别和分类。首先，要根据数据集的特点和任务需求，选择合适的分类算法。常用的分类算法包括支持向量机、K 最近邻、决策树等。选定模型后，对模型进行训练和优化，即将预处理后的特征数据划分为训练集和测试集，使用训练集对选定的分类算法进行模型训练。在训练过程中，根据模型性能调整超参数，可以采用网格搜索等方法来寻找最佳超参数组合。完成训练后，要进行模型评估，使用测试集对训练好的模型进行评估，计算出模型的准确率、精确率、召回率、F1 值等指标，以衡量模型的性能和泛化能力。针对同一数据集，本工作尝试使用不同的分类算法建立多个模型，并比较它们的性能指标，选择最优的模型作为最终的故障分类模型。

在在选择和训练故障分类模型时，需要注意结合特征工程阶段的分析结果，选择与故障分类相关且具有显著影响力的特征，以提高模型的准确性和效率。此外，要关注数据不平衡问题。在实际情况下，不同故障类型的样本可能存在不均衡的情况。可以采用过采样或欠采样等方法来处理数据不平衡问题，以避免模型对多数类别过度偏倚的情况。在训练过程中，通过仔细调整超参数，如正则化参数、核函数选择等，可以进一步优化模型的性能，提高分类结果的准确性。最后，需要进行模型的验证和部署，将训练好的模型应用于实际场景中的电气故障检测任务，并进行持续监测和改进，以保证模型的可靠性和稳定性。

3 实验结果及分析

3.1 实验细节

为研究电气故障检测的效果，我们根据油田压裂设备的历史运行数据模拟生成了5 种典型电气故障模式的数据，具体包括过载、短路、欠压、断线和谐波扰动。每一种故障模式生成了1000 组数据。为了构建正常运行数据，我们加入高斯白噪声，生成了共5000 组正常数据。生成的数据集按照80%和 20%的比例划分为训练集和测试集。从采集得到的数据中，我们提取了50 个候选特征作为模型输入。使用距离相关性分析算法对这些特征进行选择，选择与目标变量之间相关性最大的20 个特征作为最终的输入向量。我们分别采用支持向量机、K 近邻和决策树等不同的模型进行建模和训练。

3.2 实验结果

为了评估模型的性能，我们进行了10 次交叉验证，根据各个模型在准确率、召回率和F1 值等指标上的表现计算了故障检出率，即每个故障类型中被正确检测的比例。我们比较了不同模型的性能，并针对各个模型进行了对不同故障模式的检测效果分析。

表1 三种分类模型在五种故障检测中的检出率

在过载故障检测方面，支持向量机方法具有最高的检出率，其次是决策树方法，K 近邻方法的检出率最低。在短路和断线故障检测方面，同样是支持向量机方法具有最高的检出率，而K近邻方法的检出率最低，决策树方法的检出率介于两者之间。在欠压和谐波扰动故障检测方面，支持向量机方法仍然具有最高的检出率，其次是K近邻方法，决策树方法的检出率相对较低。总体而言，支持向量机方法具有最高的总体检出率，其次是决策树方法，K 近邻方法的总体检出率稍低。

需要注意的是，以上数据仅基于仿真模拟，真实的数据可能会受到多种因素的影响。因此，在实际应用中，我们要进一步根据具体情况进行实验和评估，以获得更准确的检出率结果。

3.3 实验分析

本研究开发了一种能够进行电气故障检测和识别的自动分类器，根据实验结果可知，在过载、短路和断线、欠压和谐波扰动故障检测方面，支持向量机都表现出较高的检出率，因此，我们优先选用支持向量机作为故障检测的分类模型。这些实验结果为故障检测模型的设计提供了一定的参考和指导。

4 结束语

本文设计了一种基于特征提取的油田压裂设备电气故障检测方法，在数据采集和预处理、特征工程和分类模型三方面进行了阐述。通过实验分析，我们发现在典型的故障检测方面，支持向量机方法表现出较高的检出率，其次是决策树，而K近邻方法的检出率相对较低。基于特征提取的方法能够有效地应用于油田压裂设备电气故障的检测，并具有较高的准确性和可靠性。目前该方法还存在一些挑战，例如如何选择更加准确和鲁棒的特征提取方法，以及如何优化模型参数和算法选择。我们还可以进一步拓展数据集，增加更多真实场景下的故障样本，以提高模型的泛化能力和适应性。总之，基于特征提取的油田压裂设备电气故障检测研究为实现设备状态监测和故障预警提供了一种可行的方法。未来的工作可以继续深入研究，以进一步提高故障检测的准确性和可靠性，为油田开发和设备运行提供更好的支持和保障。