一种基于机器视觉的油井设备状态评估方法

本发明公开了一种基于机器视觉的油井设备状态评估方法，涉及机器学习技术领域，包括：采集各个油井设备的关联组件图像数据，分析油井设备的关联组件实时状态指标；获取油井设备的历史运维数据，针对历史运维数据进行时序分析，评估油井设备的关联组件历史运行损耗系数；基于油井设备的关联组件历史运行损耗系数对油井设备的关联组件实时状态指标进行修正，得到油井设备的关联组件修正状态指标；获取油井设备的待开采任务与油井设备的关联组件修正状态指标进行拟合评估油井设备的关联组件异常风险概率；判断油井设备的关联组件异常风险概率是否处于危险临界值；本发明的优点在于：精准预测油田设备的关联组件异常风险，减少油田设备的维护成本。