检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孙建
机构地区:[1]大庆钻探工程公司新疆钻探项目经理部,黑龙江大庆163000
出 处:《中国设备工程》2025年第9期33-35,共3页China Plant Engineering
摘 要:钻井设备维护的高效与安全对石油行业的稳定生产至关重要。智能化技术的不断发展为钻井设备维护带来了新的机遇和挑战。本文通过案例分析,探讨了智能传感器技术、大数据分析、机器学习以及无人机与机器人技术在钻井设备维护中的应用与效益。智能传感器技术实现了对设备状态的实时监测,大数据分析提高了维护预测的准确性,机器学习算法实现了故障预测,无人机与机器人技术实现了维护作业的智能化和自动化。然而,智能化技术在钻井设备维护中还面临着数据质量、技术集成、人员培训等挑战。为了更好地推动智能化技术在钻井设备维护中的应用,我们建议加强数据管理、技术研发、人员培训和合作共享。通过共同努力,智能化技术将为钻井设备维护带来更大的效益,推动石油工业向着智能、高效和可持续的方向发展。
分 类 号:TE257[石油与天然气工程—油气井工程] TE242
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