摘要
本发明公开了一种基于多源感知的智能钻头磨损预测系统及方法,涉及人工智能与智能制造交叉技术领域,该方法包括:通过多源传感器同步采集视觉、振动、温度、压力及工程参数数据,经时空对齐与预处理后,由多通道网络分别提取各模态特征,再经跨模态注意力融合生成高维联合表征,输入门控循环单元与自适应残差块构成的时序模型,输出磨损量预测序列与磨损类型概率;系统包含数据采集、预处理、特征提取、融合、预测及风险决策六大模块,优化了参数指令并实现在阈值触发时预警。本发明通过多源协同感知、动态特征融合与闭环决策控制,显著提升预测精度、鲁棒性与实时性,保障钻井安全并降低运维成本。
技术关键词
智能钻头
磨损预测方法
时序预测模型
退化特征
钻头切削刃
预测系统
钻井参数采集
钻井液循环系统
门控循环单元
钻井参数优化
特征提取网络
高速工业相机
动态权重分配
传感器阵列
旋转编码器
皮尔逊相关系数
注意力
多通道