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摘要：本发明涉及一种油气勘探开发用电态势感知算法及电子设备，该算法包括：将钻井负荷的历史数据进行数据清洗和预处理，将输入的负荷序列转化为信号能量序列；将信号能量序列输入隐马尔可夫模型进行训练并建立能量序列模型，将能量序列模型中的隐状态分类以对应不同负荷水平；计算并确定与曲线类型检测相关的时序特征参数的阈值；输入待检测的钻井负荷序列并检测设备工作状态。针对现有技术中无法对工作设备实时确定工作状态的缺陷，本发明利用隐马尔可夫模型对负荷序列进行建模，以高检测准确率、高计算性能以及高实时性检测出钻压设备的工作状态。

主权项：1.一种油气勘探开发用电态势感知算法，其特征在于，所述算法包括：将钻井负荷的历史数据进行数据清洗和预处理，将输入的负荷序列转化为信号能量序列，计算所述历史数据的能量值和平均能量，基于时间窗口内的所述平均能量判断所述负荷水平；将所述信号能量序列输入隐马尔可夫模型进行训练并建立能量序列模型，将所述信号能量序列以泊松分布的概率质量函数表示为观测概率；设置初始参数；计算所述观测概率的极大似然估计函数；将所述极大似然估计函数极大化，求得下一次迭代的模型参数；迭代，直至所述模型参数收敛或达到预先设定的迭代次数；其中，将所述能量序列模型中的隐状态分类以对应不同负荷水平，对相似隐状态进行合并处理；计算每个隐状态的分布概率和转移的方向；根据所述隐状态的分布概率和转移的方向将所述隐状态分类为不同压裂状态；计算并确定与曲线类型检测相关的时序特征参数的阈值，所述时序特征参数的阈值包括变异系数、标准差和过零率；所述变异系数为标准差与均值之比，用于比较不同尺度或幅度的时间序列的变异性；输入待检测的钻井负荷序列并检测设备工作状态，对输入的负荷序列进行解码，获取能以最大概率推导出输入的负荷序列的隐状态序列；将所述隐状态序列中的隐状态进行分类，得到所述负荷序列中与各个点对应的负荷水平；计算所述负荷序列的时序特征参数，与时序特征参数的所述阈值进行对比，确定所述负荷序列的曲线类型；根据所述负荷序列的负荷水平和所述曲线类型的组合判断设备的工作状态。

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