摘要
本发明涉及地热资源开发技术领域,具体为一种基于物联网的地热井监测与维护管理系统及方法;方法步骤为:通过自适应模糊聚类与深度卷积神经网络结合的去噪方法,恢复传感器数据的真实信号;通过生成校验标记,对采集到的地热井监测数据进行完整性校验;结合LSTM时序建模与深度强化学习进行故障预测与优化,利用支持向量机进行故障类型识别,并根据预测结果制定维护策略,选择合适的维护类型与时机,且进行资源调度优化,生成详细的维护计划;可视化展示数据与维护信息,实时推送至现场工作人员,工作人员根据维护计划执行操作,自动记录并更新设备健康状态。本发明通过智能化的数据处理与决策支持,提高了地热井的监测与维护效率。
技术关键词
地热井
管理方法
噪声模式
噪声数据
深度强化学习
工作状态数据
地热资源开发技术
模拟退火算法
数据分析单元
深度神经网络
解码参数
计划
数据分析模块
策略
分析传感器数据
双线性
支持向量机
系统为您推荐了相关专利信息
信道状态参数
中继数据包
神经网络参数
周期
处理器可读存储介质
储能设备
电池单元
管理系统
温度传感模块
储能箱
超级电容储能系统
深度强化学习
SAC算法
列车储能系统
电压
仿真环境
深度强化学习算法
信号
数据获取模块
更新网络参数
管理方法
资源调度策略
大数据分析方法
BIM建筑信息模型
强化学习模型