研究背景：油田注水泵是保障油田生产的关键设备，其工作环境恶劣，故障类型多样。传统的故障诊断方法依赖专家经验，在处理复杂振动数据时存在局限性。随着物联网和人工智能技术发展，智能运维系统在多行业广泛应用，但针对往复泵的故障监测研究较少。因此，开展油田注水泵振动在线监测及智能分析技术研究十分必要。该项目被评为集团公司技能人才创新基金项目。 管理或技术难点：技术上，注水泵振动信号复杂，传统基于物理模型和信号分析的诊断方法依赖专家，且在处理非线性、非平稳振动数据时效果不佳。深度学习方法虽有优势，但需解决模型构建、训练及多系统融合问题。管理上，项目涉及资料研究、现场勘验、硬件铺设等多环节，需确保各环节有序衔接，合理协调资源。 成果先进性：建立1D - CNN（一维卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络），诊断准确率高，1D - CNN训练集准确率超96%，LSTM超97%，实际诊断报警准确率大于86%。融合采集分析、人工智能故障诊断、SCADA在线监测系统，实现数据实时处理与故障精准预警，技术领先于传统监测手段。 创新性：采采用振动和应力波信号频谱分析，获取故障状态下信号特征，填补相关空白。构建1D - CNN和LSTM模型，分别通过独特架构与策略优化，提升特征提取与分类能力。开发一体化注水泵故障振动监测系统，实现数据全流程实时处理。 可推广性：在长庆油田第四采油厂有广阔应用前景，110台注水泵未安装监测系统，部署本系统预计年节省大量材料维护费用，减少维护停机时间，提高注水时率。该成果也可推广至其他油田及类似工业场景。 经济社会效益：经济效益显著，单次故障预警可节省劳动力和清扫费用，促进油田增产。社会效益良好，提升注水泵水压稳定率，降低非计划停机次数和运行维护成本，减少环境污染与事故风险，减轻人员劳动强度。 推动行业进步：形成注水泵振动监测和智能故障诊断技术，为行业提供新的监测手段与思路，促使其他企业关注并应用人工智能技术提升设备运维水平，推动行业向智能化、高效化方向发展。