摘要
本发明涉及钻井异常检测领域,公开了一种钻井异常振动工况检测方法、装置、设备及介质,可以使用训练好的异常振动工况检测模型实现,模型中包括多头自注意力层、前馈网络层和全连接层。本发明可以在钻井作业中采集多模态振动数据,将多模态振动数据输入至训练好的异常振动工况检测模型中,由多头自注意力层通过自注意力机制在多模态振动数据中高效捕捉不同模态振动数据间潜在的长程依赖关系,生成多模态特征向量,并由前馈网络层和全连接层根据多头自注意力层输出的多模态特征向量进行标签检测,从而实现钻井异常振动工况检测,得到异常振动工况检测结果。本发明可以丰富钻井作业中异常振动工况的检测手段,有效提高异常振动工况检测的准确率。
技术关键词
工况检测方法
注意力
数据
多模态
归一化模块
局部特征提取
训练检测模型
频率
工况检测装置
标签
消除噪声干扰
计算机
频域特征提取
图像
感兴趣
可读存储介质
频谱特征
运动补偿
系统为您推荐了相关专利信息
多模型协同
合规检测方法
多层次
合规性
一致性检测
待测设备
租赁设备
时间序列预测模型
高空作业平台
代表
顶针帽
芯片贴装方法
负压发生器
推顶器
图像传感器
动态网格
预报方法
格子玻尔兹曼法
李雅普诺夫指数
气象