技術(shù)特征：

1.一種基于深度學習的采油樹故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測方法，其特征在于，步驟如下：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于深度學習的采油樹故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測方法，其特征在于，步驟s1中，確定水下采油樹關(guān)鍵故障模式及依賴關(guān)系的具體實現(xiàn)過程如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于深度學習的采油樹故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測方法，其特征在于，步驟s2中，數(shù)據(jù)收集及處理的具體實現(xiàn)過程如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于深度學習的采油樹故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測方法，其特征在于，步驟s3中，構(gòu)建基于深度學習的故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測模型的具體實現(xiàn)過程如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于深度學習的采油樹故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測方法，其特征在于，步驟s4中，預(yù)測模型驗證評估及優(yōu)化的具體實現(xiàn)過程如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于深度學習的采油樹故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測方法，其特征在于，步驟s6中，故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測結(jié)果可視化的具體實現(xiàn)過程如下：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于海洋工程領(lǐng)域，公開了基于深度學習的采油樹故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測方法，包含步驟如下：確定水下采油樹關(guān)鍵故障模式及依賴關(guān)系、數(shù)據(jù)清洗及處理、構(gòu)建基于深度學習的故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測模型、預(yù)測模型驗證評估及優(yōu)化、故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測結(jié)果可視化。本發(fā)明提出水下采油樹關(guān)鍵組件故障傳播路徑發(fā)展軌跡預(yù)測新方法，可全面實時預(yù)測多組件狀態(tài)變化以及故障傳播路徑和概率的發(fā)展趨勢等。

技術(shù)研發(fā)人員：趙一新,李干,蔡寶平,吳世博,胡國慶
受保護的技術(shù)使用者：中國石油大學（華東）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2