机器学习通过预测阀门故障来增加石油钻井平台的正常运行时间

业务挑战与客户背景

我们的客户是一家全球领先的云平台提供商，提供安全、开放、智能的企业云解决方案，服务超过150个国家。油气市场面临阀门故障问题，导致生产中断和经济损失。通过预测阀门故障，可显著提高钻井平台的运行时间。

项目描述与目标

软 Serve 的目标是利用机器学习开发算法模型，根据100多个传感器的时序数据，预测阀门在两周内的潜在或迫在眉睫的故障。该解决方案旨在通过提前安排维护，提高海上钻井平台和工厂的运行效率。

使用的技术与数据

• 技术：XGBoost、基于组的交叉验证、Python（数据处理和建模）、GCP（数据存储）
• 训练数据：冷却器温度、活塞位置、卸压阀压力等100多次历史失效数据，涉及八种不同部件

概念验证与结果

• 概念验证周期：四周，每天生成近5000个时间序列特征
• 模型预测：对接下来10-14天内是否发生故障进行每日预测
• 性能指标：测试AUC（不平衡类别准确率）为0.62-0.69
• 关键挑战：噪声的实时传感器数据、单个组件故障样本不足、故障与维护期间数据无明显区别

研究结论

机器学习模型成功实现了对球阀故障的预测，通过提前安排维护，显著提高钻井平台的运行时间。尽管存在数据噪声和样本不足等挑战，但模型仍表现出较高的预测准确率，验证了机器学习在工业故障预测中的应用价值。