本技術(shù)涉及抽油桿清洗領(lǐng)域，具體涉及一種抽油桿清洗修復(fù)方法。

背景技術(shù)：

1、抽油桿是油田開采過程中的關(guān)鍵設(shè)備之一，其主要作用是將地下的原油抽提到地面。由于長(zhǎng)期在地下工作，抽油桿會(huì)受到腐蝕、磨損等因素的影響，導(dǎo)致其表面和內(nèi)部結(jié)構(gòu)出現(xiàn)缺陷。這些缺陷不僅會(huì)影響抽油桿的使用壽命，還可能引起油井作業(yè)的安全隱患。因此，定期對(duì)抽油桿進(jìn)行清洗和修復(fù)是保證油田正常生產(chǎn)和安全生產(chǎn)的重要措施。

2、然而，傳統(tǒng)的抽油桿清洗修復(fù)方法智能化程度較低，許多清洗和修復(fù)步驟依賴于人工操作，這不僅效率較低，而且可能因操作者的技能差異而導(dǎo)致質(zhì)量不一致。雖然某些環(huán)節(jié)可能采用了自動(dòng)化設(shè)備，但整體流程的自動(dòng)化和智能化水平不高，很多決策和調(diào)整仍需人工進(jìn)行判斷。例如，對(duì)于抽油桿的損傷情況判斷，傳統(tǒng)方法可能缺乏智能診斷系統(tǒng)，無法快速準(zhǔn)確地識(shí)別和評(píng)估損傷類型和程度，導(dǎo)致后端在進(jìn)行抽油桿修復(fù)時(shí)浪費(fèi)大量的人力物力，且抽油桿的修復(fù)質(zhì)量不穩(wěn)定。

3、因此，期望一種優(yōu)化的抽油桿清洗修復(fù)方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、考慮到以上問題而做出了本技術(shù)。本技術(shù)的一個(gè)目的是提供一種抽油桿清洗修復(fù)方法。

2、本技術(shù)的實(shí)施例提供了一種抽油桿清洗修復(fù)方法，其包括：抓取待清洗抽油桿；利用全自動(dòng)封閉式高溫清洗機(jī)對(duì)所述待清洗抽油桿進(jìn)行除銹、除垢和除蠟處理以得到清洗后抽油桿；將所述清洗后抽油桿轉(zhuǎn)移至探傷檢測(cè)線以得到探傷檢測(cè)結(jié)果；響應(yīng)于所述探傷檢測(cè)結(jié)果為不合格，將所述清洗后抽油桿標(biāo)識(shí)為不合格；響應(yīng)于所述探傷檢測(cè)結(jié)果為合格，對(duì)所述清洗后抽油桿進(jìn)行修復(fù)以得到修復(fù)后抽油桿。

3、例如，根據(jù)本技術(shù)的實(shí)施例的抽油桿清洗修復(fù)方法，其中，將所述清洗后抽油桿轉(zhuǎn)移至探傷檢測(cè)線以得到探傷檢測(cè)結(jié)果，包括：獲取所述清洗后抽油桿的漏磁檢測(cè)信號(hào)；對(duì)所述漏磁檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行局部信號(hào)片段特征提取以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列；將所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列輸入自監(jiān)督特征序列顯著性融合網(wǎng)絡(luò)以得到全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量；基于所述全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量，確定是否存在內(nèi)部結(jié)構(gòu)缺陷。

4、例如，根據(jù)本技術(shù)的實(shí)施例的抽油桿清洗修復(fù)方法，其中，對(duì)所述漏磁檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行局部信號(hào)片段特征提取以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列，包括：對(duì)所述漏磁檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)切分以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段的序列；將所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段的序列通過基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的信號(hào)特征提取器以得到所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列。

5、例如，根據(jù)本技術(shù)的實(shí)施例的抽油桿清洗修復(fù)方法，其中，將所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列輸入自監(jiān)督特征序列顯著性融合網(wǎng)絡(luò)以得到全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量，包括：計(jì)算所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列的均值向量作為漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心特征向量；計(jì)算所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列中各個(gè)漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量與所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心特征向量之間的語(yǔ)義相似度打分值以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列；對(duì)所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列進(jìn)行歸一化處理以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度注意力權(quán)重系數(shù)的序列；以所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度注意力權(quán)重系數(shù)的序列作為權(quán)重，計(jì)算所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列的逐向量加權(quán)和以得到所述全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量。

6、例如，根據(jù)本技術(shù)的實(shí)施例的抽油桿清洗修復(fù)方法，其中，計(jì)算所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列中各個(gè)漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量與所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心特征向量之間的語(yǔ)義相似度打分值以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列，包括：分別計(jì)算各個(gè)權(quán)重系數(shù)矩陣與相應(yīng)的所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量之間的矩陣乘積以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義加權(quán)特征向量的序列；將所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義加權(quán)特征向量的序列中的各個(gè)漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義加權(quán)特征向量加上相應(yīng)的偏置向量以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義加權(quán)偏置調(diào)整特征向量的序列；將所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義加權(quán)偏置調(diào)整特征向量的序列輸入函數(shù)進(jìn)行激活處理以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義激活特征向量的序列；分別計(jì)算所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義激活特征向量的序列中的各個(gè)漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義激活特征向量與所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心特征向量之間的乘積以得到所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列。

7、例如，根據(jù)本技術(shù)的實(shí)施例的抽油桿清洗修復(fù)方法，其中，對(duì)所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列進(jìn)行歸一化處理以得到漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度注意力權(quán)重系數(shù)的序列，包括：將所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列中的各個(gè)漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值進(jìn)行掩碼化處理以得到掩碼化漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列；將所述掩碼化漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列中的各個(gè)掩碼化漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值通過函數(shù)中進(jìn)行基于軟最大值歸一化處理以得到所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度注意力權(quán)重系數(shù)的序列。

8、例如，根據(jù)本技術(shù)的實(shí)施例的抽油桿清洗修復(fù)方法，其中，將所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列中的各個(gè)漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值進(jìn)行掩碼化處理以得到掩碼化漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列，包括：響應(yīng)于所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列中的各個(gè)漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值大于或等于預(yù)定閾值，將所述漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值的序列中的各個(gè)漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義分布簇中心相似度打分值取原值，否則置為零。

9、例如，根據(jù)本技術(shù)的實(shí)施例的抽油桿清洗修復(fù)方法，其中，基于所述全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量，確定是否存在內(nèi)部結(jié)構(gòu)缺陷，包括：將所述全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量通過基于分類器的探傷結(jié)果生成器以得到探傷結(jié)果，所述探傷結(jié)果用于表示是否存在內(nèi)部結(jié)構(gòu)缺陷。

10、例如，根據(jù)本技術(shù)的實(shí)施例的抽油桿清洗修復(fù)方法，其中，還包括訓(xùn)練步驟：用于對(duì)所述基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的信號(hào)特征提取器、所述自監(jiān)督特征序列顯著性融合網(wǎng)絡(luò)和所述基于分類器的探傷結(jié)果生成器進(jìn)行訓(xùn)練；其中，所述訓(xùn)練步驟，包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括所述清洗后抽油桿的訓(xùn)練漏磁檢測(cè)信號(hào)以及真實(shí)探傷結(jié)果；對(duì)所述訓(xùn)練漏磁檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)切分以得到訓(xùn)練漏磁檢測(cè)信號(hào)片段的序列；將所述訓(xùn)練漏磁檢測(cè)信號(hào)片段的序列通過所述基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的信號(hào)特征提取器以得到訓(xùn)練漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列；將所述訓(xùn)練漏磁檢測(cè)信號(hào)片段電流語(yǔ)義關(guān)聯(lián)特征向量的序列輸入所述自監(jiān)督特征序列顯著性融合網(wǎng)絡(luò)以得到訓(xùn)練全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量；對(duì)所述訓(xùn)練全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量進(jìn)行優(yōu)化以得到優(yōu)化的訓(xùn)練全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量；將所述優(yōu)化的訓(xùn)練全局漏磁檢測(cè)信號(hào)自監(jiān)督顯著融合表示向量通過所述基于分類器的探傷結(jié)果生成器以得到訓(xùn)練探傷結(jié)果；計(jì)算所述訓(xùn)練探傷結(jié)果和所述真實(shí)探傷結(jié)果之間的交叉熵?fù)p失函數(shù)值以得到分類損失函數(shù)值；基于所述分類損失函數(shù)值對(duì)所述基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的信號(hào)特征提取器、所述自監(jiān)督特征序列顯著性融合網(wǎng)絡(luò)和所述基于分類器的探傷結(jié)果生成器進(jìn)行訓(xùn)練。

11、根據(jù)本技術(shù)的實(shí)施例的抽油桿清洗修復(fù)方法，其采用了全自動(dòng)封閉式高溫清洗機(jī)，可以對(duì)抽油桿進(jìn)行高效且自動(dòng)化的除銹、除垢和除蠟處理，確保清洗效果和智能化程度。此外，還使用了探傷檢測(cè)技術(shù)來檢測(cè)抽油桿內(nèi)部結(jié)構(gòu)的完整性，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)并評(píng)估潛在的抽油桿內(nèi)部缺陷，為后續(xù)的修復(fù)工作提供依據(jù)。這樣，實(shí)現(xiàn)了對(duì)抽油桿的全面清洗、檢測(cè)和修復(fù)，以便于提高抽油桿的可靠性和使用壽命。