油井工業(yè)數(shù)據(jù)采集質(zhì)量的研究與提升

劉成龍，黃少偉，李 敏，田巧燕，石 磊

（1.中國(guó)石油長(zhǎng)慶油田分公司第九采油廠，寧夏銀川 750006；2.中國(guó)石油長(zhǎng)慶油田分公司數(shù)字化與信息中心，陜西西安 710018）

1 現(xiàn)狀背景及總體思路

1.1 現(xiàn)狀背景

第九采油廠數(shù)字化改造站點(diǎn)131 座，覆蓋率99.2%；數(shù)字化上線油水井3 840 口，覆蓋率98%；各類視頻1 727 套，架設(shè)光纜2 339 km，整體數(shù)字化建設(shè)成熟度較高。

在生產(chǎn)數(shù)據(jù)集中統(tǒng)一采集推進(jìn)的同時(shí)也暴露出了多鏈路采集下，網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量、井場(chǎng)RTU 性能、通信協(xié)議等多方因素制約了數(shù)據(jù)采集質(zhì)量問題。

在2022 年5 月27 日召開的工業(yè)數(shù)據(jù)集采工作推進(jìn)會(huì)議上要求：為保障工業(yè)數(shù)據(jù)集中采集工作于2022年12 月底前全面實(shí)施完成，對(duì)現(xiàn)存問題急需開展采集數(shù)據(jù)質(zhì)量提升專項(xiàng)治理工作。

1.2 總體思路

通過調(diào)整功圖數(shù)據(jù)源從原來的SCADA 系統(tǒng)采集轉(zhuǎn)至集采平臺(tái)采集，解決油井功圖數(shù)據(jù)傳輸鏈路長(zhǎng)的問題，保證了向功圖3.0 系統(tǒng)推送持續(xù)可靠的數(shù)據(jù)，推進(jìn)數(shù)據(jù)工作。技術(shù)人員依靠經(jīng)驗(yàn)分析，工作量大，系統(tǒng)工況診斷準(zhǔn)確率低、功圖計(jì)產(chǎn)準(zhǔn)確率為41%，系統(tǒng)功能單一，不能滿足油田開發(fā)、智能化工作需要。

2 主要技術(shù)內(nèi)容

2.1 前端后端5 方面開展工作

組建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)完善、前端設(shè)備提升、通信及數(shù)據(jù)鏈路評(píng)估、集采軟件應(yīng)用、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)完善小組。五谷城作業(yè)區(qū)開井910 口，建設(shè)功圖902 口，數(shù)字化抽油機(jī)887臺(tái)，常規(guī)抽油機(jī)13 臺(tái)，僅4 座井場(chǎng)使用無線網(wǎng)橋傳輸，其余井場(chǎng)全部光纜。井場(chǎng)RTU 由凱山、安控、星際、長(zhǎng)森及騰控組成，井口RTU 由凱山、安控、安特、長(zhǎng)森、騰控、中恒組成。

2.2 確認(rèn)重點(diǎn)工作目標(biāo)

提升集采數(shù)據(jù)質(zhì)量，輔助提高功圖計(jì)產(chǎn)準(zhǔn)確率，助力功圖3.0 系統(tǒng)的推廣應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)以用促管，以管促建（見圖1）。

圖1 問題分析圖

2.3 錯(cuò)誤功圖核查

通過現(xiàn)場(chǎng)查看、技術(shù)交流、數(shù)據(jù)驗(yàn)證等方法，針對(duì)空白功圖、重復(fù)功圖、錯(cuò)誤功圖等問題，確認(rèn)了影響集采數(shù)據(jù)質(zhì)量的主要因素，明確了分工，劃分責(zé)任范圍，落實(shí)責(zé)任人員（見圖2）。

圖2 錯(cuò)誤功圖問題排查

2.4 通信鏈路核查

重點(diǎn)核查功圖采集張數(shù)不足144 張的油井井場(chǎng)至公司云計(jì)算中心的網(wǎng)絡(luò)通信鏈路情況，定位傳輸瓶頸節(jié)點(diǎn)，提出有效的作業(yè)區(qū)組網(wǎng)優(yōu)化方案。

采油九廠整體網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)較好，做到了光纖到井場(chǎng)。經(jīng)核查新496 井場(chǎng)總帶寬平均為82.1 Mbps，按照每個(gè)井口RTU 生成的功圖數(shù)據(jù)約1.6 K/10 min，電參等數(shù)據(jù)400 Bytes/min，井口RTU 最大數(shù)據(jù)傳輸要求帶寬為2 Kbps，按照每個(gè)井場(chǎng)RTU 下聯(lián)井口RTU 最大按照16 個(gè)計(jì)算，同時(shí)1 080 P 分辨率攝像頭占用帶寬約4 Mbps，一個(gè)井場(chǎng)按照3 路攝像頭計(jì)算，總帶寬占用不超過15 Mbps，因此82.1 Mbps 的帶寬完全滿足集采數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的需求。

2.5 集采軟件功能核查

重點(diǎn)篩查與功圖3.0 系統(tǒng)功圖采集數(shù)據(jù)差異較大油井，查找問題根源，優(yōu)化集采程序或配置參數(shù)：（1）核查油井處于開井狀態(tài)，集采平臺(tái)采集為空功圖時(shí)井場(chǎng)RTU 及井口RTU 中功圖數(shù)據(jù)；（2）集采平臺(tái)采集重復(fù)功圖（不為0）油井，井場(chǎng)RTU 和井口RTU 功圖實(shí)際情況；（3）集采平臺(tái)沒有采集到的油井，核查現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況；（4）配合數(shù)據(jù)鏈技術(shù)規(guī)范修訂測(cè)試組，完成協(xié)議優(yōu)化后的油井?dāng)?shù)據(jù)采集工作?，F(xiàn)場(chǎng)核查發(fā)現(xiàn)造成空白功圖、重復(fù)功圖的主要原因是：井場(chǎng)主RTU 無法在規(guī)定時(shí)間內(nèi)（10 min）獲取有效的功圖數(shù)據(jù)，不同廠家處理機(jī)制各不相同（安控上傳空白功圖、騰控上傳重復(fù)功圖、摩莎7101 上傳重復(fù)功圖）。

主要影響因素分為：（1）前端采集設(shè)備故障；（2）井場(chǎng)通訊質(zhì)量不佳。

問題解決對(duì)策：（1）使用高增益天線（距離超過50 m）；（2）調(diào)整天線位置，避免遮擋；（3）調(diào)整井場(chǎng)主RTU 與井口RTU 對(duì)應(yīng)數(shù)量（12 口調(diào)整為6 口）（見表1）。

表1 空白功圖優(yōu)化對(duì)比

2.6 功圖采集質(zhì)量核查

（1）錯(cuò)誤功圖井核實(shí)現(xiàn)場(chǎng)工況；（2）核實(shí)開井狀態(tài)功圖為0 油井的井場(chǎng)主RTU 和井口RTU 功圖實(shí)際情況；（3）篩查功圖采集張數(shù)、采集數(shù)據(jù)不達(dá)標(biāo)油井，配合集采軟件功能核查組完成現(xiàn)場(chǎng)情況核查；（4）全面核查五谷城作業(yè)區(qū)功圖3.0 系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入質(zhì)量，現(xiàn)場(chǎng)完成整改。

平臺(tái)顯示錯(cuò)誤功圖（錯(cuò)亂功圖）21 口，現(xiàn)場(chǎng)工況正常；平臺(tái)顯示開井狀態(tài)為0 時(shí)，井口RTU 正常采集、井場(chǎng)主RTU 功圖數(shù)據(jù)正常上傳；暫無功圖采集張數(shù)、采集數(shù)據(jù)不達(dá)標(biāo)油井；影響功圖計(jì)產(chǎn)主要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為泵徑、沖程，其中泵徑數(shù)據(jù)不符井70 口（已整改完畢），現(xiàn)場(chǎng)沖程數(shù)據(jù)與A2 數(shù)據(jù)對(duì)比誤差超過10 cm 油井493 口（正在整改）。

2.7 SCADA 系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集鏈路整改

優(yōu)化SCADA 系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模式，SCADA 系統(tǒng)將不再采集功圖系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)，單井?dāng)?shù)據(jù)采集調(diào)整為最多2 條鏈路。配合集采項(xiàng)目組完成凱山設(shè)備生產(chǎn)數(shù)據(jù)集中采集工作。

（1）SCADA 系統(tǒng)功圖數(shù)據(jù)庫(kù)暫停運(yùn)行，SCADA 系統(tǒng)功圖采集數(shù)據(jù)鏈已切斷，SCADA 系統(tǒng)不再采集功圖系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)；

（2）單井?dāng)?shù)據(jù)（啟停狀態(tài)）采集鏈路已調(diào)整為2 條（一用一備）；

（3）凱山RTU 不支持多鏈路采集，目前通過SCADA驅(qū)動(dòng)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，暫無法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中采集，需要針對(duì)凱山設(shè)備增加采集驅(qū)動(dòng)機(jī)制（或逐步更換）。

2.8 數(shù)據(jù)鏈技術(shù)規(guī)范修訂測(cè)試

優(yōu)化井場(chǎng)RTU 程序及通信協(xié)議，增加功圖存儲(chǔ)時(shí)間的采集，選取通信質(zhì)量不佳的井場(chǎng)（由第九采油廠負(fù)責(zé)落實(shí)測(cè)試地點(diǎn)），更新程序，測(cè)試程序可行性、穩(wěn)定性及安全性。

2.8.1 完成新版井場(chǎng)RTU 程序升級(jí) 解決了因井場(chǎng)通信阻塞導(dǎo)致錯(cuò)誤功圖的問題；優(yōu)化完善功圖儲(chǔ)存標(biāo)準(zhǔn)，已為每張功圖新增id 標(biāo)注；通過在新495 井場(chǎng)的測(cè)試，目前新程序運(yùn)行穩(wěn)定，RTU 數(shù)據(jù)采集、傳輸正常。在測(cè)試井場(chǎng)RTU 程序時(shí)發(fā)現(xiàn)功圖3.0 系統(tǒng)出現(xiàn)大量“-3”數(shù)據(jù)。

問題產(chǎn)生原因：井場(chǎng)主RTU 程序未更新，老版本RTU 程序無法解決井場(chǎng)通信阻塞導(dǎo)致功圖錯(cuò)包問題，造成功圖展示為錯(cuò)誤功圖，將井場(chǎng)主RTU 程序升級(jí)至最新版本（V2.72），基本解決錯(cuò)誤功圖現(xiàn)象（見表2）。

表2 RTU 升級(jí)前后對(duì)比

2.8.2 增加功圖id 標(biāo)注 優(yōu)化完善功圖儲(chǔ)存標(biāo)準(zhǔn)，為每張功圖新增id 標(biāo)注，從RTU 設(shè)備中讀取功圖及時(shí)間標(biāo)簽。

2.8.3 優(yōu)化驅(qū)動(dòng)程序讀取機(jī)制 驅(qū)動(dòng)詢問與RTU 應(yīng)答數(shù)據(jù)到服務(wù)器時(shí)間較長(zhǎng)，驅(qū)動(dòng)讀取超時(shí)。時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)未讀取到?jīng)_程、沖次等數(shù)據(jù)，但功圖數(shù)據(jù)正常，將其他數(shù)據(jù)填充為“-3”作為標(biāo)識(shí)。

問題解決對(duì)策：驅(qū)動(dòng)服務(wù)優(yōu)化，調(diào)整通訊超時(shí)時(shí)間，未采集到?jīng)_程、沖次數(shù)據(jù)時(shí)，增加重讀功能，讀取機(jī)制優(yōu)化后，數(shù)據(jù)為“-3”問題得到有效解決。

2.9 油井啟停狀態(tài)核查

篩查集采平臺(tái)功圖油井狀態(tài)采集不到、采集狀態(tài)與現(xiàn)場(chǎng)不符的油井，現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)井場(chǎng)RTU 和井口RTU油井狀態(tài)配置參數(shù)，現(xiàn)場(chǎng)落實(shí)整改。

停井狀態(tài)下，某些RTU 上傳重復(fù)功圖，功圖3.0 系統(tǒng)判定時(shí)有功圖（默認(rèn)起井），但啟停狀態(tài)為停機(jī)，造成啟停判定不符的現(xiàn)象；目前集采為多鏈路采集，功圖數(shù)據(jù)包與啟停狀態(tài)數(shù)據(jù)分鏈路傳輸，當(dāng)啟停狀態(tài)鏈路發(fā)生問題時(shí)，功圖鏈路可以讀取到功圖，但是啟停狀態(tài)鏈路獲取不到啟停狀態(tài)，造成功圖3.0 系統(tǒng)判定有功圖，但啟停判定不符的現(xiàn)象。

抽油機(jī)啟停狀態(tài)判斷機(jī)制：（1）問題表現(xiàn)形式：無法準(zhǔn)確判斷抽油機(jī)啟停狀態(tài)；（2）問題產(chǎn)生原因：目前抽油機(jī)啟停判斷機(jī)制不統(tǒng)一，通過交流接觸器狀態(tài)以及電參判斷的方式不夠準(zhǔn)確；（3）問題解決對(duì)策：優(yōu)化判斷機(jī)制，統(tǒng)一以角位移數(shù)據(jù)為主，電參數(shù)據(jù)、交流接觸器吸合狀態(tài)為輔（井口程序正在編寫中）。

3 系統(tǒng)平臺(tái)開發(fā)

3.1 分油藏工況診斷關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化

智能油井系統(tǒng)主要應(yīng)用四聯(lián)功圖診斷技術(shù)提升判識(shí)精度（見圖3）。一次診斷主要是與標(biāo)準(zhǔn)功圖對(duì)比，從二次診斷開始，特征對(duì)比成為重要判識(shí)依據(jù)，分油藏工況的關(guān)鍵參數(shù)是提升準(zhǔn)確率的重點(diǎn)。

圖3 工況四聯(lián)診斷法

3.2 確定12 項(xiàng)工況診斷主控因素

按照采油九廠油藏特征及井筒工藝配套，結(jié)合采油九廠不同油藏進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)調(diào)研分析，對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行重要程度及相關(guān)性分析，確定12 項(xiàng)工況診斷閾值，并針對(duì)不同油藏進(jìn)行主控因素相關(guān)性分析后調(diào)整主控因素排序。

3.3 調(diào)整工況診斷閾值

結(jié)合樣本數(shù)據(jù)對(duì)不同油藏主要影響因素閾值進(jìn)行整理和驗(yàn)證，并將不同油藏故障主控因素閾值進(jìn)行調(diào)整匹配，形成分油藏工況診斷關(guān)鍵參數(shù)判識(shí)標(biāo)準(zhǔn)（見表3）。

表3 工況診斷判斷標(biāo)準(zhǔn)

3.4 復(fù)雜工況再學(xué)習(xí)

上線運(yùn)行以來持續(xù)收集九廠的特殊功圖（故障功圖樣本），對(duì)樣本進(jìn)行離線訓(xùn)練后，優(yōu)化更新CNN 模塊（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法），提高CNN 診斷結(jié)果準(zhǔn)確率。

3.5 對(duì)工況故障辨識(shí)提升取得認(rèn)識(shí)

可對(duì)比井中，上修原因判識(shí)準(zhǔn)確率較高的是卡泵（判識(shí)準(zhǔn)確率75%）、油桿斷（判識(shí)準(zhǔn)確率58.59%）、油管漏失（判識(shí)準(zhǔn)確率43.48%）；判識(shí)準(zhǔn)確率較低的分別是氣鎖（判識(shí)準(zhǔn)確率0%）、游動(dòng)凡爾失靈（判識(shí)準(zhǔn)確率4.17%）。

由于卡泵、油桿斷、油管漏失功圖載荷變化明顯，故判斷準(zhǔn)確率較高。

卡泵：載荷無平穩(wěn)加載、卸載段；油桿斷：載荷差明顯變小，最大載荷變化明顯，且功圖位于標(biāo)準(zhǔn)最小載荷下方；油管漏失：載荷差變小，最小載荷變大，最大載荷變小。

3.6 創(chuàng)新了新的評(píng)價(jià)指標(biāo)：異常工況診出率達(dá)到99%

結(jié)合12 月以來作業(yè)區(qū)井下修井動(dòng)態(tài)日?qǐng)?bào)，對(duì)194井次修井?dāng)?shù)據(jù)與系統(tǒng)診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，除去淺部斷脫油井和抽油泵柱塞卡死在泵筒工況系統(tǒng)未采集到故障功圖，一級(jí)工況報(bào)警診出率99%。

3.7 間開井實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)計(jì)量

全廠有1 500 口井是間開井，占比44%。功圖2.0系統(tǒng)中單井開井時(shí)間為固定值24 h，無法實(shí)現(xiàn)間開計(jì)量產(chǎn)量功能。采用TD 庫(kù)讀取啟停狀態(tài)（RTU 綜合判斷法），并結(jié)合功圖回傳情況，確定啟停井時(shí)間，由此計(jì)算間開井實(shí)際產(chǎn)液量，能夠有效提升計(jì)產(chǎn)精度。計(jì)產(chǎn)時(shí)進(jìn)行產(chǎn)量加權(quán)；側(cè)重生產(chǎn)時(shí)率t 的計(jì)算（見圖4）。

圖4 間開計(jì)量功能

3.8 計(jì)產(chǎn)準(zhǔn)確率

通過分析對(duì)比真實(shí)產(chǎn)量（長(zhǎng)期核實(shí)的單量數(shù)據(jù)），功圖計(jì)產(chǎn)準(zhǔn)確率初步達(dá)到67%，較2.0 系統(tǒng)的47%，提升20%。影響準(zhǔn)確率的主要因素是油井功圖充滿程度較差（占10.2%），系統(tǒng)計(jì)產(chǎn)與單量結(jié)果相比偏??；其次有效沖程偏大導(dǎo)致計(jì)產(chǎn)偏大。

4 治理效果分析

4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量大幅提升

4.1.1 無效數(shù)據(jù)得到有效清理 工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)在“沖程沖次因通訊問題采集不到”時(shí)，“-3”數(shù)據(jù)不再進(jìn)行保存，各項(xiàng)數(shù)據(jù)重新采集（6 月14 日13 點(diǎn)以后時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)修改采集機(jī)制后，目前數(shù)據(jù)庫(kù)無字段為“-3”功圖采集數(shù)據(jù)）（見表4）。

表4 旗62-108 井組（騰控井場(chǎng)主RTU 升級(jí)）前后采集數(shù)據(jù)

4.1.2 基本解決錯(cuò)誤功圖問題 錯(cuò)誤功圖出現(xiàn)頻次降低至萬分之1.2；對(duì)五谷城作業(yè)區(qū)25 113 條數(shù)據(jù)進(jìn)行錯(cuò)誤功圖問題排查，僅發(fā)現(xiàn)3 條錯(cuò)誤功圖，較之前每日30 條錯(cuò)誤功圖數(shù)據(jù)相比，同比降低90%。

4.1.3 基于現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)（旗62-108 井組）目標(biāo)井場(chǎng)重復(fù)功圖、空白功圖、錯(cuò)誤功圖大幅減少?？瞻坠D從228 張減少至4 張（降低89.3%）、重復(fù)功圖從48 張減少至0、錯(cuò)誤功圖從353 張減少至2 張（降低99.5%）。

4.2 數(shù)據(jù)一致性有效驗(yàn)證

通過為期3 d 的現(xiàn)場(chǎng)抓包驗(yàn)證，抓包總時(shí)長(zhǎng)共計(jì)15 h，通過抓包數(shù)據(jù)比對(duì)分析，前端采集、云端存儲(chǔ)、平臺(tái)展示三方數(shù)據(jù)一致。

4.3 數(shù)據(jù)利用率有效提升

五谷城作業(yè)區(qū)采集數(shù)據(jù)利用率由92.04%提升至99.45%（見表5）。

表5 采集數(shù)據(jù)利用率

5 推廣應(yīng)用

5.1 應(yīng)用情況

已在本廠5 個(gè)作業(yè)區(qū)部署應(yīng)用，接入油井2 994口。共建立用戶185 個(gè)，全廠累計(jì)登錄用戶次數(shù)28 000余次，日登錄用戶110 余次。自2021 年11 月5 日至今跟蹤系統(tǒng)一級(jí)預(yù)警油井3 904 口，實(shí)際上修877 口，故障診出率≥99%，判斷準(zhǔn)確率22.5%；877 口上修井中425 口故障診斷準(zhǔn)確，準(zhǔn)確率48.5%。

5.2 指標(biāo)報(bào)表應(yīng)用

指標(biāo)報(bào)表分類計(jì)算分析和分級(jí)展示，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率、泵效、能耗等關(guān)鍵工藝指標(biāo)在線計(jì)算，實(shí)時(shí)掌握油井生產(chǎn)運(yùn)行情況，為油田開發(fā)人員提供大數(shù)據(jù)支持[1-2]。

（1）設(shè)計(jì)開發(fā)指標(biāo)計(jì)算分析、報(bào)表統(tǒng)計(jì)匯總2 個(gè)功能菜單，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率、泵效、能耗、動(dòng)液面、含水率等關(guān)鍵工藝指標(biāo)和覆蓋率、上線率、分析成功率等數(shù)字化指標(biāo)分析計(jì)算。

（2）按照地質(zhì)、工藝、數(shù)字化各管理部門要求，設(shè)計(jì)開發(fā)工藝指標(biāo)管理、數(shù)字化指標(biāo)管理、數(shù)字化管理月報(bào)、自定義報(bào)表、單井卡片等五大功能菜單，實(shí)現(xiàn)泵效、時(shí)率、上線率等關(guān)鍵指標(biāo)個(gè)性化管理。

5.3 實(shí)時(shí)報(bào)警信息推送

根據(jù)實(shí)時(shí)診斷結(jié)果，對(duì)一級(jí)工況預(yù)警及時(shí)推送至技術(shù)管理人員即時(shí)通，不受時(shí)間和空間限制，及時(shí)掌握油井生產(chǎn)動(dòng)態(tài)。目前已對(duì)全廠五個(gè)作業(yè)區(qū)技術(shù)組主任、井筒管理崗等40 余人進(jìn)行消息推送。

6 取得認(rèn)識(shí)

（1）針對(duì)1%的復(fù)雜功圖的漏報(bào)：建立疑似一級(jí)預(yù)警區(qū)，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)憋壓進(jìn)行判斷。

（2）針對(duì)游漏、固漏的誤報(bào)：CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)所有采油九廠的樣本，及時(shí)學(xué)習(xí)更新數(shù)據(jù)庫(kù)。

（3）不出液功圖的精細(xì)判斷：對(duì)供液不足井“刀把”處的拐點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)的識(shí)別，減少功圖診斷誤報(bào)和功圖計(jì)產(chǎn)偏大的問題。

（4）新增功能：系統(tǒng)讀取的生產(chǎn)時(shí)間與計(jì)劃生產(chǎn)制度的對(duì)比、提醒，及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)管理存在的問題。

（5）針對(duì)不同油藏、不同泵掛閾值規(guī)范：開展科研攻關(guān)，閾值的確定、功能完善、算法優(yōu)化，同時(shí)建議在本廠擴(kuò)大密集間開的配套，消減供液不足油井的不出液工作狀態(tài)。

（6）工況診斷：深度應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，開發(fā)診斷閾值自適應(yīng)、標(biāo)準(zhǔn)功圖自確認(rèn)、診斷結(jié)果復(fù)合化、報(bào)警策略分級(jí)化、故障報(bào)告自生成等5 個(gè)功能，實(shí)現(xiàn)工況診斷“三升兩降”：提升診斷算法普適性、診斷準(zhǔn)確率、診斷透明度；降低工況診斷誤報(bào)率。