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龙图腾网获悉中国石油天然气集团有限公司;昆仑数智科技有限责任公司申请的专利一种钻柱疲劳寿命可靠性分析方法及装置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：CN121072363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511634123.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种钻柱疲劳寿命可靠性分析方法及装置是由管震;王建华;丁建新;邱晨;杨志国;王艳芳;王海涛;覃吉;蒋友泉;高建虎设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钻柱疲劳寿命可靠性分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种钻柱疲劳寿命可靠性分析方法及装置。所述方法包括：对钻柱热点位置影响钻柱疲劳寿命的随机影响因素的参数进行预设次数的蒙特卡洛抽样，得到随机影响因素的第一参数组合的多个样本；将所述多个样本输入到钻柱疲劳计算神经网络，通过所述钻柱疲劳计算神经网络输出各随机影响因素的第一参数组合对应的钻柱疲劳寿命数据；根据所述各随机影响因素的第一参数组合对应的钻柱疲劳寿命数据，生成数据集；对所述数据集进行分析，确定钻柱在所述热点位置的疲劳寿命可靠度。本发明可以有效地提高疲劳寿命可靠度预测的精度和降低钻柱疲劳寿命的分析时效，有助于降低不确定性因素对钻柱疲劳寿命预测产生的影响。

本发明授权一种钻柱疲劳寿命可靠性分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种钻柱疲劳寿命可靠性分析方法，其特征在于，包括： 对钻柱热点位置影响钻柱疲劳寿命的随机影响因素的参数进行预设次数的蒙特卡洛抽样，得到随机影响因素的第一参数组合的多个样本；所述随机影响因素的参数包括：钻柱的材料属性、几何属性和载荷属性的参数；所述蒙特卡洛抽样，包括：基于影响因素随机变量的预设分布特征，随机生成大量符合分布的影响因素的第一参数组合； 将所述多个样本输入到钻柱疲劳计算神经网络，通过所述钻柱疲劳计算神经网络输出各随机影响因素的第一参数组合对应的钻柱疲劳寿命数据；所述钻柱疲劳计算神经网络是通过随机影响因素的第二参数组合和有限元分析得到的钻柱疲劳寿命数据形成的数据集预先进行训练得到的； 根据所述各随机影响因素的第一参数组合及对应的钻柱疲劳寿命数据，生成数据集； 对蒙特卡洛抽样得到的样本及对应的钻柱疲劳寿命数据进行统计分析，确定疲劳失效概率的分布形式；所述分布形式为正态分布或对数正态分布； 根据疲劳失效概率的分布形式，确定该分布形式下的概率密度函数表达式； 对蒙特卡洛抽样得到的样本及对应的钻柱疲劳寿命数据进行统计分析，计算反映钻柱疲劳寿命数据平均水平的参数µ，以及反映钻柱疲劳寿命数据与参数µ偏离程度的标准差σ； 将计算出的参数µ和标准差σ代入所述概率密度函数表达式和失效概率公式，得到钻柱在预设的N1次循环下的失效概率值； 计算1与所述失效概率值之差，得到钻柱疲劳寿命可靠度。

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