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龙图腾网获悉盐城佰信石油机械有限公司申请的专利一种基于AI的防喷器产品性能监测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120867718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511374594.7，技术领域涉及：E21B47/00；该发明授权一种基于AI的防喷器产品性能监测系统及方法是由王立兵;苏友;王子明;刘立杰;裴亚兰设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的防喷器产品性能监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及防喷器监测技术领域，具体是一种基于AI的防喷器产品性能监测系统及方法，包括：数据采集模块，用于采集防喷器运行数据，输出标准化的多维时序数据流；特征提取模块，用于将标准化的多维时序数据流进行特征提取，输出多维特征向量矩阵；状态识别模块，用于根据多维特征向量矩阵，构建状态识别模型识别防喷器当前性能状态，生成性能状态的概率分布；趋势预测模块，用于根据性能状态概率分布和历史状态序列，构建趋势预测模型，预测防喷器未来性能退化轨迹和剩余使用寿命，生成预测结果；决策预警模块，用于根据预测结果构建多级预警体系，生成维护决策方案；学习优化模块，用于根据决策方案和实际维护结果反馈，持续优化AI模型性能。

本发明授权一种基于AI的防喷器产品性能监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的防喷器产品性能监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集防喷器运行数据，输出标准化的多维时序数据流； 特征提取模块，用于将标准化的多维时序数据流进行特征提取，输出多维特征向量矩阵； 所述多维特征向量矩阵的具体生成方式为：将提取到的特征进行标准化处理后，构建多维特征向量矩阵，每行对应一个时间窗口，包含多维压力特征、多维振动特征、多维温度特征、多维位移特征、多维流量特征； 状态识别模块，用于根据多维特征向量矩阵，构建状态识别模型识别防喷器当前性能状态，生成性能状态的概率分布； 所述构建状态识别模型的方式为：构建CNN‑LSTM混合神经网络架构，其中CNN负责提取多维特征的空间模式，LSTM负责捕获时序依赖关系，两者融合形成综合特征表示；结合行业标准和历史故障案例将防喷器状态划分为正常、轻微异常、中度异常和严重异常四个等级； 采用加权交叉熵损失函数进行动态样本加权；收集防喷器历史运行数据对模型进行训练微调，同时得到对应状态的分类决策向量； 趋势预测模块，用于根据性能状态概率分布和历史状态序列，构建趋势预测模型，预测防喷器未来性能退化轨迹和剩余使用寿命，生成预测结果； 所述生成性能状态的概率分布的方式为：将模型得到的正常状态、轻微异常、中度异常、严重异常四个原始分数值，通过Softmax函数转换为概率分布，可通过表达式： ；其中Py=k∣z为输入特征z时设备处于状态k的概率，z为特征向量，wk为对应状态k的分类决策向量，为特征与状态决策超平面的匹配度； 对概率分布进行温度缩放校正和不确定性量化，得到最终性能状态的概率分布； 所述预测防喷器未来性能退化轨迹和剩余使用寿命的方式为：构建趋势预测模型，输入历史健康度序列，输出未来健康度曲线；在轨迹预测基础上，采用深度残差网络学习特征与RUL的映射关系；用防喷器全生命周期数据，标注每个时间点的真实RUL，以均方误差优化模型；输出未来健康度退化轨迹及RUL估计值； 决策预警模块，用于根据预测结果构建多级预警体系，生成维护决策方案； 所述构建多级预警体系的方式为：基于RUL和健康度阈值划分3级预警，当RUL大于m天，健康度大于x%时，为一级预警，保持监测频率，每日生成状态报告；当RUL大于n天小于m天，健康度大于y%小于x%时，为二级预警，应协调备件，安排停机时间同时制定维修流程；当RUL小于n天，健康度小于y%时，应立即启动备用防喷器，停止钻井作业，同步调度维修团队； 学习优化模块，用于根据决策方案和实际维护结果反馈，持续优化AI模型性能； 所述特征提取包括：液压系统压力数据提取动态的压力均值与方差、压力突变指数，FFT主频能量占比、谐波畸变率；振动数据提取共振频带能量、故障特征频率、小波能量熵； 温度变化数据提取温度变化率、累积热效应、移动平均残差；位移数据提取动作速度、加速度、位移曲线拟合度、位移波动方差；流量变化数据采集流量波动系数、突变跃点。

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