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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于时序数据分析的钻锚工艺参数优化与故障预警方法、系统、终端及介质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：CN121121999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511659237.5，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于时序数据分析的钻锚工艺参数优化与故障预警方法、系统、终端及介质是由杜飞仪;崔媚婷;王悦昶;魏海燕;施淮;余任之设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序数据分析的钻锚工艺参数优化与故障预警方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据分析技术领域，公开了基于时序数据分析的钻锚工艺参数优化与故障预警方法、系统、终端及介质，所述基于时序数据分析的钻锚工艺参数优化与故障预警方法包括：获取钻进作业的时序信息和背景信息；根据所述时序信息和所述背景信息进行窗口化与标签化处理，得到正样本和负样本；构建预警模型，并根据所述正样本和所述负样本对所述预警模型进行训练，得到训练好的预警模型；获取钻进作业过程中的当前监测数据，并将所述当前监测数据输入至训练好的预警模型，输出预警结果；根据所述预警结果对钻进人员进行安全与预警提示。本申请能够实现对潜在故障的有效预警，从而提高钻进作业精度和效率，保证钻进作业的安全性和稳定性。

本发明授权基于时序数据分析的钻锚工艺参数优化与故障预警方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时序数据分析的钻锚工艺参数优化与故障预警方法，其特征在于，所述基于时序数据分析的钻锚工艺参数优化与故障预警方法包括： 获取钻进作业的时序信息和背景信息； 根据所述时序信息和所述背景信息进行窗口化与标签化处理，得到正样本和负样本； 构建预警模型，并根据所述正样本和所述负样本对所述预警模型进行训练，得到训练好的预警模型；其中，所述预警模型的类型为XGBoost模型； 获取钻进作业过程中的当前监测数据，并将所述当前监测数据输入至训练好的预警模型，输出预警结果； 根据所述预警结果对钻进人员进行安全与预警提示； 所述时序信息为连续时序数据，所述背景信息包括运行总时长和作业结果； 所述根据所述时序信息和所述背景信息进行窗口化与标签化处理，得到正样本和负样本，具体包括： 根据所述运行总时长和所述连续时序数据进行窗口划分，得到多个时间窗口各自对应的子序列，其中，相邻两个所述子序列之间具有重叠的部分连续时序数据； 根据所述作业结果，对多个时间窗口各自对应的所述子序列进行窗口标注，得到正样本和负样本； 所述连续时序数据包括作业编号、时间戳、钻头转速数据、钻进速度数据和钻进力数据，多个所述子序列包括连续的多个时间窗口下各自对应的钻头转速、钻进速度和钻进力； 所述根据所述运行总时长和所述连续时序数据进行窗口划分，得到多个时间窗口各自对应的子序列，具体包括： 根据每一所述作业编号设定时间窗口和步长，其中，所述时间窗口的时长大于所述步长的时长； 根据所述时间戳、所述时间窗口和所述步长，从所述钻头转速数据、所述钻进速度数据和所述钻进力数据中提取数据，得到连续的多个时间窗口下各自对应的钻头转速、钻进速度和钻进力； 所述作业结果包括各所述时间窗口对应的作业最终结果； 所述根据所述作业结果，对多个时间窗口各自对应的所述子序列进行窗口标注，得到正样本和负样本，具体包括： 针对每一所述时间窗口，当所述时间窗口对应的所述作业最终结果为故障时，且所述时间窗口的结束时间距离故障发生时间不超过预警阈值，则判定所述时间窗口为故障先兆窗口，并将所述故障先兆窗口对应的所述钻头转速、所述钻进速度和所述钻进力作为正样本；若所述时间窗口的结束时间距离故障发生时间超过预警阈值，则判定所述时间窗口为正常窗口； 当所述时间窗口对应的所述作业最终结果为正常时，则判定所述时间窗口为正常窗口，并将所述正常窗口对应的所述钻头转速、所述钻进速度和所述钻进力作为负样本； 所述正样本包括第一特征组，所述负样本包括第二特征组； 所述第一特征组包括第一时域统计特征、第一频域特征、第一趋势特征、第一波动特征、第一峰值特征、第一互相关特征和第一累积特征，所述第二特征组包括第二时域统计特征、第二频域特征、第二趋势特征、第二波动特征、第二峰值特征、第二互相关特征和第二累积特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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