知识数据协同作用实现 sucker-rod pumping 系统中的零样本复合故障诊断

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Knowledge-data synergy enabling zero-shot composite fault diagnosis in sucker-rod pumping systems

零样本学习在油井抽油系统复合故障诊断中的应用：通过构建融合领域知识文本与胶囊网络编码负荷特征的统一语义空间，结合语义引导的弱监督属性组合策略和双向对比学习机制，提出新型零样本诊断框架，在真实油场数据验证中实现86.15%的F1-score，有效解决复合故障样本稀缺问题。

　　在石油工业中，抽油杆抽油系统（Sucker Rod Pumping System, SRPS）因其结构简单、操作便捷和经济性而被广泛采用。然而，由于井下环境复杂，常伴随着砂、气体、蜡沉积和腐蚀等现象，这些因素往往导致系统出现多种类型的故障，进而显著降低油井的产量和经济效益。随着油田开发的深入，油井的工况逐渐复杂，使得故障诊断变得更加困难。特别是在面对复合故障时，传统的诊断方法通常仅限于识别单一故障，无法有效应对多种故障同时存在或相互干扰的情况。这种局限性在实际操作中表现得尤为明显，因为复合故障的种类远多于单一故障，且某些复合故障在历史数据中从未出现过，导致难以构建足够的标注样本用于深度学习模型。

为了解决这一问题，近年来零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）在工业故障诊断领域引起了越来越多的关注。零样本学习通过从已知类别中迁移语义知识，从而实现对未知类别的识别，这为复合故障诊断提供了一种新的思路。在抽油杆抽油系统的诊断中，早期的研究主要依赖于机器学习方法，通过专家知识和统计分析构建特征表示，再使用浅层分类器进行分类。然而，这些方法在处理高维、冗余和不平衡的油井数据时表现出局限性，难以有效泛化。相比之下，深度学习凭借其端到端的特征提取和分类建模能力，能够高效地建立复杂特征与故障模式之间的映射关系，从而提高诊断的准确性和泛化能力。

尽管深度学习在工业故障诊断中展现出优势，但其仍然面临一些挑战。例如，在面对复合故障时，深度学习模型需要大量的标注数据来训练，而这些数据在实际应用中往往难以获得。此外，复合故障的多样性和复杂性使得传统的监督学习方法难以适应，尤其是在不同油田之间数据分布存在差异的情况下。因此，开发一种能够有效应对这些挑战的零样本学习框架显得尤为重要。

本文提出了一种零样本复合故障诊断框架，该框架结合了领域知识和数据驱动的表示方法，能够利用单一故障样本识别未见过的复合故障。首先，构建了一个统一的语义空间，将基于文本的故障描述与胶囊网络编码的负载特征进行联合嵌入。通过这种方式，不同类型的故障信息能够在统一的语义空间中得到整合，从而提高语义表示的完整性和区分性。其次，引入了一种语义引导的弱监督属性组合策略，以增强语义空间的稳定性，并有效应对复合故障语义中的语义漂移和属性抵消问题。这一策略通过结合多个来源的语义信息，使得模型能够更好地理解复合故障的复杂结构。最后，建立了一个双向对比学习机制，将视觉编码与语义表示进行对齐，同时采用一种不确定性感知的多任务损失加权策略，以优化整体框架的性能，实现稳定和高效的联合优化。

为了验证所提出方法的有效性，本文在真实世界的数据集上进行了广泛的实验。该数据集包含来自中国大港油田的1020口抽油杆抽油井，数据收集时间从2023年1月至2024年8月。这些井具有较高的含水率、严重的砂生产以及较低的日产量。实验结果显示，所提出的方法在零样本设置下达到了86.15%的F1分数，在广义零样本设置下达到了69.08%的F1分数，表明其在复合故障诊断中具有较高的准确性和泛化能力。此外，该方法在不同油田之间表现出良好的适应性，能够有效应对数据分布的差异，从而提高诊断的鲁棒性。

本文的研究成果对于提升抽油杆抽油系统的故障诊断能力具有重要意义。首先，通过将领域知识与数据驱动的表示方法相结合，能够有效解决传统监督学习方法在标注数据不足时的局限性。其次，构建的统一语义空间和语义引导的属性组合策略，能够增强模型对复合故障的识别能力，提高语义表示的稳定性和区分性。此外，采用的双向对比学习机制和不确定性感知的多任务损失加权策略，能够优化模型的性能，实现高效和稳定的联合优化。这些方法的综合应用，使得零样本学习在工业故障诊断中的应用更加可行。

在实际应用中，抽油杆抽油系统的故障诊断不仅需要考虑单一故障，还需要识别多种故障同时存在的情况。因此，本文提出的零样本学习框架能够有效应对这一挑战，通过结合领域知识和数据驱动的表示方法，使得模型能够在没有足够标注样本的情况下识别未见过的复合故障。这为工业领域的故障诊断提供了一种新的解决方案，特别是在面对数据稀缺和标注成本高的情况下，该方法具有较高的实用性和推广价值。

本文的贡献主要体现在以下几个方面：首先，提出了一种零样本学习框架，该框架结合了领域知识和数据驱动的表示方法，能够实现对复合故障的识别，同时利用单一故障样本进行训练。其次，构建了一个多源语义空间，将基于文本的故障描述和通过胶囊网络编码的负载特征相结合，以增强语义表示的完整性和区分性。此外，引入了一种语义引导的弱监督属性组合策略，以解决复合故障语义中的语义漂移和属性抵消问题。最后，建立了一个统一的诊断学习架构，结合了双向跨模态对比学习和故障属性优化，同时采用不确定性感知的多任务损失加权策略，以实现稳定和高效的联合优化。

本文的研究成果不仅对抽油杆抽油系统的故障诊断具有重要意义，也为其他工业领域的故障诊断提供了参考。例如，在制造系统、旋转设备和电力基础设施等领域，复合故障的诊断同样面临数据稀缺和标注成本高的问题。通过引入零样本学习方法，这些领域可以借鉴本文的框架，实现对未知复合故障的有效识别。这表明，本文提出的零样本学习框架具有较高的通用性和应用价值。

此外，本文的研究还揭示了零样本学习在工业故障诊断中的潜力。通过结合领域知识和数据驱动的表示方法，零样本学习能够有效应对数据不足和标注成本高的问题，提高模型的泛化能力和诊断准确性。在实际应用中，这种框架能够帮助工程师在没有足够标注样本的情况下识别未见过的故障，从而提高油井的运行效率和经济效益。同时，该方法还能够适应不同油田之间的数据分布差异，提高诊断的鲁棒性。

综上所述，本文提出了一种有效的零样本学习框架，用于抽油杆抽油系统的复合故障诊断。该框架结合了领域知识和数据驱动的表示方法，构建了一个统一的语义空间，并引入了语义引导的弱监督属性组合策略和双向对比学习机制，以优化模型的性能。实验结果表明，该方法在零样本和广义零样本设置下均表现出较高的诊断准确性，为工业领域的故障诊断提供了一种新的解决方案。未来的研究可以进一步探索该框架在其他工业领域的应用，以及如何优化其性能，以适应更复杂和多样化的故障诊断需求。