ETQMEngineering Technology and Quality Management2995-31702992-9806Art and Technology10.61369/ETQM.2026070014Article人工智能驱动抽油机故障智能预警https://artdesignp.com/journal/ETQM/4/7/10.61369/ETQM.2026070014韩建军2026472026-07-20抽油机是油田原油开采的核心关键设备，井下复杂多变的开采工况，极易引发卡泵、泵漏、泵充不满等渐进式设备故障，传统故障诊断方法过度依赖人工经验，存在效率低下、易受外界干扰、无法实现多参数耦合分析等问题，难以捕捉故障早期微弱异常信号，完全不具备主动预警能力，极易导致故障扩大化，影响油田稳产。针对上述痛点，本文依托人工智能技术优势，构建了一套完善的抽油机故障智能预警技术体系，重点围绕全维度多源数据采集与标准化预处理、深度学习故障深层特征自主提取、故障演化趋势预测与分级预警、预警模型动态自学习与实时优化四大核心技术展开研究。为推动石油开采行业数字化与智能化转型发展，提供参考性建议，具有重要的工程实践与应用价值。人工智能,抽油机故障,智能预警

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