查询结果:   吴婷,文必龙,齐秋平.基于SPC的储罐液位异常检测算法[J].计算机应用与软件,2019,36(1):99 - 104.
中文标题
基于SPC的储罐液位异常检测算法
发表栏目
应用技术与研究
摘要点击数
131
英文标题
STORAGE TANK LIQUID LEVEL ANOMALY DETECTION ALGORITHM BASED ON SPC
作 者
吴婷 文必龙 齐秋平 Wu Ting Wen Bilong Qi Qiuping
作者单位
东北石油大学计算机与信息技术学院 黑龙江 大庆 163318     
英文单位
School of Computer and Information Technology, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, Heilongjiang, China     
关键词
储罐液位 时序数据 SPC 统计控制图 异常检测
Keywords
Storage tank liquid level Time series data SPC Statistical control chart Anomaly detection
基金项目
国家重大专项(2016ZX05033-005-004);国家级大学生创新创业训练计划项目(201710220012)
作者资料
 吴婷,本科生,主研领域:时序数据异常检测,SPC。文必龙,教授。齐秋平,本科生。 。
文章摘要
油田中井场储罐液位的变化与油井的生产状况、运输过程以及现场管理等方面密切相关。实时检测油罐液位的异常变化,对安全生产管理非常重要。采用基于SPC(Statistical Process Control)的固定时间域可变采样间隔VSIFT(Variable Sampling Interval at Fixed Times)控制图以及自适应采样间隔统计控制图的液位数据异常检测方法可以提高异常检测效率。VSIFT控制图通过设置预警线调整采样间隔,自适应采样间隔统计控制图通过计算β风险的概率进行动态采样。实验结果表明,相比SPC的固定采样间隔统计控制图以及传统的时序数据异常检测,该方法能够结合实际情况充分分析当前状态的数据与历史数据的关系,探索出数据的动态变化规律,准确检测仅有少量异常点的数据异常,高效检测实时数据异常。该方法能提高异常检测的效率与准确率。
Abstract
The change of storage tank liquid level in oil field is closely related to the production status, transportation process and site management of oil wells. It is important for safety production management to detect abnormal changes of storage tank liquid level in real time. Using SPC-based VSIFT control chart and adaptive sampling interval statistical control chart to detect abnormal liquid level data can improve the efficiency of abnormal detection. The VSIFT control chart adjusted the sampling interval by setting the warning line, and the adaptive sampling interval statistical control chart dynamically sampled by calculating the probability of β risk. Experimental results show that compared with SPC statistic control chart with fixed sampling interval and traditional abnormal detection of time series data, this method can fully analyze the relationship between current state data and historical data, explore the dynamic change law of data, accurately detect abnormal data with only a few abnormal points, and detect abnormal data efficiently in real time. And it improves the efficiency and accuracy of anomaly detection.
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文  章  标  题
作者1
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