一种泥浆泵故障检测方法及装置与流程

本发明涉及故障检测，特别地涉及一种泥浆泵故障检测方法及装置。背景技术：1、泥浆泵是石油钻井工程中的重要设备，石油钻井泥浆泵液力端能否稳定运行直接关系到钻井时效，由于工作环境恶劣，泥浆泵容易出现故障。2、为了及时诊断出钻井泥浆泵是否存在故障，常常需要设备检修人员在钻井泥浆泵工作时频繁穿行于高压区域，通过听声音、看流量变化等方式进行人工判断。不仅严重影响设备检修人员的人身安全，且严重依赖于设备检修人员的经验，存在检测不及时、判断不准确的问题。技术实现思路1、本发明提供一种泥浆泵故障检测方法及装置，用于解决现有技术中的需要设备检修人员在钻井泥浆泵工作时频繁穿行于高压区域进行人工判断，不仅严重影响设备检修人员的人身安全，且严重依赖于设备检修人员的经验的问题。2、一方面，本发明提供一种泥浆泵故障检测方法，该泥浆泵故障检测方法包括以下步骤：3、步骤s1：采集泥浆泵在工作运转状态下的声音数据，并对所述声音数据进行传输；4、步骤s2：对声音数据进行接收和存储，并建立数据库；5、步骤s3：采用智能算法对数据库中的声音数据进行分析和处理，以判断泥浆泵是否出现故障或异常；当判断泥浆泵出现故障时，则进行报警。6、可选地，在步骤s3中，采用的所述智能算法为q-learning算法。7、可选地，步骤s3包括以下子步骤：8、s31：利用q-learning算法构建声音分析数学模型；9、s32：根据所述声音分析数学模型对数据库中的声音数据进行分析和处理，以判断泥浆泵是否出现故障或异常。10、另一方面，本发明提供一种用于实现上述泥浆泵故障检测方法的装置，该装置包括：11、传感器，安装在泥浆泵的液力端，用于采集泥浆泵在工作运转状态下的声音数据；12、信号发射机，与所述传感器连接，所述信号发射机用于接收来自传感器的声音数据，并将声音数据进行传输；13、故障识别器，用于接收来自信号发射机的声音数据，所述故障识别器具有数据库、处理单元和控制单元，处理单元可利用数学模型和智能算法调取、比对数据库中的声音数据以进行分析和处理，从而判断泥浆泵是否出现故障或异常；14、报警器，当处理单元判断出泥浆泵出现故障时，控制单元可触发报警器使其执行报警。15、可选地，所述传感器设置在传感箱内，传感箱的底部设置有强磁座，传感箱通过所述强磁座磁吸固连到泥浆泵的液力端。16、可选地，所述传感箱的箱体上设置有散热孔。17、可选地，所述传感箱上设置有可供穿设数据线缆的第一线缆孔，传感器与信号发射机通过穿设在第一线缆孔上的数据线缆连接。18、可选地，泥浆泵故障检测装置还包括：19、路由器，分别与所述信号发射机以及故障识别器通过网线连接，所述路由器适于将来自所述信号发射机的声音数据传输至所述故障识别器；20、收集箱，所述路由器和信号发射机设置在所述收集箱内。21、可选地，所述收集箱上设置有可供穿设网线的第二线缆孔，所述路由器与故障识别器通过从第二线缆孔穿出的网线连接。22、可选地，泥浆泵故障检测装置还包括：23、信号发射箱，用于容置所述信号发射机，所述信号发射箱安装在所述收集箱内。24、可选地，泥浆泵故障检测装置还包括：25、液晶触摸显示屏，与所述故障识别器连接，液晶触摸显示屏用于播放采集到的泥浆泵液力端的声音数据、以及显示历史记录。26、可选地，所述传感器设置为多个，各传感器分别与所述信号发射机连接；27、液晶触摸显示屏可显示各泥浆泵液力端的状态，液晶触摸显示屏在受到选择操作后，可播放所选泥浆泵液力端的声音信号。28、可选地，所述报警器、故障识别器以及液晶触摸显示屏一体式集成在故障诊断箱上。29、与现有技术相比，本发明的优点在于：30、1.本发明中，通过将传感器直接安装在钻井泥浆泵液力端处，传感器可采集泥浆泵的声音数据，并将声音数据通过数据线缆传输至信号发射机，信号发射机通过无线或有限网络传输至位于安全区域的故障诊断箱，故障诊断箱中的故障识别器将接收到的声音数据存储至数据库中建立大数据，并采用智能算法利用预设的数学模型声音数据进行分析、比对和处理，以识别声音中的故障或异常；当检测到钻井泥浆泵液力端存在故障时进行声光报警，从而提示维修人员尽快进行维修。本发明通过传感器采集泥浆泵的声音数据并结合智能算法，可以自动化地检测和诊断声音故障，帮助现场人员更快地找到并解决问题；更准确地监测泥浆泵的运行状态，及时发现故障问题并报警，提高了设备的安全性和可靠性。31、2.本发明中传感器设置在传感箱内，传感箱的底部设置有强磁座，传感箱通过强磁座磁吸固连到泥浆泵的液力端。传感箱采用特殊材料制成，具有耐低温、耐高温，抗震动，防水防爆等技术特点，传感箱对传感器起到保护作用，使传感器在恶劣的工作环境中能够稳定运行，尤其在-40℃～+90℃的温度下正常工作。32、3.本发明实施例中将路由器和信号发射机设置在收集箱中，可提高信号发射机的信号处理速度和抗干扰能力，保证其发射的信号稳定；同时可避免多个电器元件裸露而造成杂乱无章。33、泥浆泵故障检测装置还包括用于容置信号发射机的信号发射箱，信号发射箱安装在收集箱内，信号发射机通过该信号发射箱安装在收集箱内，可进一步提高信号发射机的信号处理速度和抗干扰能力，为现场提供了高质量和可靠的信号处理和传输解决方案。34、4.在使用过程中，现场的工作人员可利用液晶触摸显示屏观察各泥浆泵液力端的状态，并通过操作选择待进一步监测的泥浆泵液力端，以播放所选泥浆泵液力端的声音信号；现场的工作人员还可通过操作液晶触摸显示屏查看历史记录。由于该泥浆泵故障检测装置有故障记录功能，方便后期溯源分析，提升设备管理水平。35、5.本发明通过q-learning算法可以通过不断对声音信号进行分析和处理，识别出声音中的故障或异常情况。而且通过不断与环境交互、更新q表格，q-learning算法能够逐渐学习到最优的决策策略。q-learning算法是基于机器学习和深度学习的方法，通过对大量声音数据的学习和训练，提高识别的准确性和效率。同时，该算法还可以不断学习和优化，提供更智能、高效和准确的故障诊断。技术特征：1.一种泥浆泵故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：2.根据权利要求1所述的泥浆泵故障检测方法，其特征在于，在步骤s3中，采用的所述智能算法为q-learning算法。3.根据权利要求2所述的泥浆泵故障检测方法，其特征在于，步骤s3包括以下子步骤：4.一种泥浆泵故障检测装置，其特征在于，包括：5.根据权利要求4所述的泥浆泵故障检测装置，其特征在于，所述传感器设置在传感箱内，传感箱的底部设置有强磁座，传感箱通过所述强磁座磁吸固连到泥浆泵的液力端。6.根据权利要求5所述的泥浆泵故障检测装置，其特征在于，所述传感箱的箱体上设置有散热孔。7.根据权利要求5或6所述的泥浆泵故障检测装置，其特征在于，所述传感箱上设置有可供穿设数据线缆的第一线缆孔，传感器与信号发射机通过穿设在第一线缆孔上的数据线缆连接。8.根据权利要求4所述的泥浆泵故障检测装置，其特征在于，还包括：9.根据权利要求8所述的泥浆泵故障检测装置，其特征在于，所述收集箱上设置有可供穿设网线的第二线缆孔，所述路由器与故障识别器通过从第二线缆孔穿出的网线连接。10.根据权利要求8或9所述的泥浆泵故障检测装置，其特征在于，还包括：11.根据权利要求4所述的泥浆泵故障检测装置，其特征在于，还包括：12.根据权利要求11所述的泥浆泵故障检测装置，其特征在于，所述传感器设置为多个，各传感器分别与所述信号发射机连接；13.根据权利要求12所述的泥浆泵故障检测装置，其特征在于，所述报警器、故障识别器以及液晶触摸显示屏一体式集成安装在故障诊断箱上。技术总结本发明涉及一种泥浆泵故障检测方法及装置，涉及故障检测技术领域。该方法包括以下步骤：步骤S1：采集泥浆泵在工作运转状态下的声音数据，并对所述声音数据进行传输；步骤S2：对声音数据进行接收和存储，并建立数据库；步骤S3：采用智能算法对数据库中的声音数据进行分析和处理，以判断泥浆泵是否出现故障或异常；当判断泥浆泵出现故障时，则进行报警。本发明通过采集泥浆泵的声音数据并结合智能算法，可以自动化地检测和诊断声音故障，帮助现场人员更快地找到并解决问题；更准确地监测泥浆泵的运行状态，及时发现故障问题并报警，提高了设备的安全性和可靠性。技术研发人员：王海斌,卢健,侯哲,程丙方,房延冬,刘毅,王鑫,徐文君受保护的技术使用者：中石化胜利石油工程有限公司西南分公司技术研发日：技术公布日：2024/8/16