施耐德电子系统美国股份有限公司F.萨吉尔获国家专利权
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龙图腾网获悉施耐德电子系统美国股份有限公司申请的专利基于井场机器学习的杆式泵故障预测获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114402267B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080064298.6，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权基于井场机器学习的杆式泵故障预测是由F.萨吉尔;X.帕斯博;B.博古斯拉夫斯基;M.布琼尼尔;L.比苏埃尔-博韦斯设计研发完成，并于2020-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于井场机器学习的杆式泵故障预测在说明书摘要公布了：用于在井场处实时监测和控制井操作的系统和方法在井场处使用基于机器学习ML的分析。该系统和方法直接在井场处通过边缘装置对来自井场的数据执行基于ML的分析，以检测超出预期规范的操作并自动响应此类异常操作。边缘装置可以发出有关异常操作的警报，并采取预定义的步骤来减少此类异常操作造成的潜在损害。边缘装置还可以通过使用正常操作数据对来自井场的操作数据执行基于ML的分析来预测故障和故障时间。这有助于减少停机时间，最大限度地减少生产力和成本损失，并降低现场人员的健康和安全风险。
本发明授权基于井场机器学习的杆式泵故障预测在权利要求书中公布了：1.一种预测井场处的故障模式的方法，包括： 从井场处的远程终端单元RTU接收示功卡； 使用来自RTU的示功卡在井场处的边缘装置上执行基于机器学习ML的分析，边缘装置设计成为井场提供对网络的访问或进入，该网络包括局域网LAN、广域网WAN或城域网MAN； 根据对示功卡执行的基于ML的分析，识别用于井场操作的边缘装置上的示功卡分类； 使用示功卡和示功卡分类在井场处的边缘装置上执行基于ML的分析； 根据对示功卡和示功卡分类执行的基于ML的分析，在井场处的边缘装置上预估故障模式和故障时间；和 基于故障模式和故障时间在边缘装置上发起响应动作，取决于故障模式的严重程度和故障时间，响应动作包括记录日期和时间、向控制系统发送警报消息、调整杆式泵的马达速度或关闭杆式泵的电源中的至少一个。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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