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申请/专利权人：新疆石油管理局有限公司;中国石油天然气集团有限公司

摘要：本发明涉及井下脉冲流动发生装置辅助监测方法和系统，该方法包括获取井下脉冲流动发生装置的运行参数；对运行参数进行预处理；在预处理后，提取运行参数的非线性动力学特征；基于非线性动力学特征，进行异常检测；若检测到异常行为，触发决策措施。该方法通过获取多个传感器的特征数据，并基于获取的特征数据和异常检测算法，可以更准确地分析和判断井下脉冲流动发生装置的状态和工作情况，便于及时发现井下脉冲流动发生装置的潜在故障或异常情况，并采取相应的措施，从而防止事故的发生或扩大，同时还可以为决策者提供有价值的信息，用于制定生产计划、优化生产过程等。

主权项：1.井下脉冲流动发生装置辅助监测方法，其特征在于，包括：获取井下脉冲流动发生装置的运行参数，包括在所述井下脉冲流动发生装置内安装多个传感器，多个所述传感器至少包括压力传感器、温度传感器、流量传感器，获取多个所述传感器的采集数据；对所述运行参数进行预处理；在预处理后，提取所述运行参数的非线性动力学特征，包括：基于非线性动力学方法，提取所述运行参数的非线性动力学特征；所述非线性动力学特征包括Lyapunov指数、分岔图、递归方差；基于所述非线性动力学特征，进行异常检测，包括：将获取到的所述非线性动力学特征应用于正常运行基准模型和或异常检测模型，生成检测结果，若检测结果与所述正常运行基准模型不符或符合所述异常检测模型，即可判定为异常，否则为正常；若检测到异常行为，触发决策措施；在步骤获取井下脉冲流动发生装置的运行参数之前，还包括：获取若干个所述井下脉冲流动发生装置的历史运行参数；对所述历史运行参数进行预处理；在预处理后，提取所述历史运行参数的非线性动力学特征；筛选出正常非线性动力学特征和异常非线性动力学特征；基于机器学习算法对所述正常非线性动力学特征和所述异常非线性动力学特征分别进行训练，并获取训练模型以构建正常运行基准模型和异常检测模型；使用预处理、提取特征后的运行参数数据构建孤立森林模型，孤立森林模型是通过构建多棵随机二叉树来划分数据集，其中异常样本的路径长度短，而正常样本的路径长度长，通过构建多棵树并综合它们的结果，得到最终的异常评分；对于每个样本点，利用孤立森林模型计算其异常评分，计算公式如下： 其中，sx表示异常评分，样本点x在树中的路径长度为hx，Ehx表示样本点x在所有树中的平均路径长度，cn是根据样本量n计算的决策阈值，c′n是修正因子，修正因子的作用是根据样本量n的大小来调整异常评分；根据样本量的大小计算修正因子c′n，通过以下公式计算修正因子： 其中Hn-1是调和数，用来调整异常评分，使得评分更准确和可靠； 根据异常评分，对样本点进行异常检测和预警：异常评分高的样本点被认为是异常样本，表示井下脉冲流动发生装置发生异常或故障情况；根据预先设定的阈值，判断样本点是否异常，并进行相应的处理和预警。

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