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蔡宝平 副教授
作者:    发布者:系统管理员    发布时间:2018-10-11    访问次数:1779
»姓名:蔡宝平»职称:副教授

»单位:外院或外聘教师»最高学历/学位 :研究生/工学博士
»学科:海洋油气工程学科»所学专业 :机械电子工程
»电子邮箱:caibaoping@upc.edu.cn
»联系电话:0532-86983500-8701
»地址邮编:山东青岛黄岛长江西路66号,266580
»个人主页:
学习与工作经历
2012.12,中国石油大学(华东)机械电子工程专业获工学博士

研究方向
海洋油气钻采工程,申请招生学科:石油与天然气工程、海洋油气工程

指导研究生
在读研究生:
2015黄磊,获2017年度国家奖学金
2016王家兴
2016王鑫洋
2016薛海涛
2017郝科科
2017孔祥地
2017邵筱焱

承担科研课题
目前主持的科研项目:
海底复杂环境下深水采油树系统失效机理及故障诊断方法研究51779267,国家自然科学基金委,2018.1-2021.12
海底复杂环境下深水采油树系统失效机理及故障诊断方法研究17CX05022,中国石油大学(华东)自主创新,2017.1-2019.12
隔水管安装导向绳系统选型设计研究ZB17ZCCF0082,中海油能源发展装备技术有限公司,2017.4-2018.12

论文
2014年1月至今,本人以第一作者已发表的学术论文:
Multi-source information fusion based fault diagnosis of ground-source heat pump using Bayesian network,Applied Energy,2014,SCI一区
A data-driven fault diagnosis methodology in three-phase inverters for PMSM drive systems,IEEE Transcactions on Power Electronics,2017,SCI一区
Bayesian networks in fault diagnosis,IEEE Transacitons on Industrial Informations,2017,SCI一区
A framework for the reliability evaluation of grid-connected photovoltaic systems in the presence of intermittent faults,Energy,2015,SCI一区
A real-time fault diagnosis methodology of complex systems using object-oriented Bayesian networks,Mechanical Systems and Signal Processing,2016,SCI二区
A dynamic-Bayesian-network-based fault diagnosis methodology considering transient and intermittent faults,IEEE Transactions on Automation Science and Engineering,2017,SCI二区
Real-time reliability evaluation methodology based on dynamic Bayesian networks: A case study of a subsea pipe ram BOP system,ISA Transactions,2015,SCI二区
Availabilit-based engineering resilience metric and its corresponding evaluation methodology,Reliability Engineering & System Safety,2018,SCI二区

专利
2014年1月至今已授权本人为第一发明人的发明专利:
深水防喷器实时可靠性评估系统,ZL201610015293.X,2017.5.10
水下采油树智能监测与动态故障诊断系统,ZL201610015323.7,2017.4.5
水下全电采油树系统一体式电动执行器,ZL201610038305.0,2017.4.5
深水防喷器系统的黑匣子,ZL201310699027.X,2014.8.6
一种深水防喷器控制阀,ZL201110371612.8,2014.6.11
基于可用度的水下生产系统弹性评估方法及系统,ZL201710767888.5,2018.3.30
双梯形缝筛管等离子加工生产线智能化综合故障诊断系统,ZL201710706233.7,2018.3.30
双梯形缝筛管等离子加工生产线智能化综合故障诊断方法,ZL201710762755.9,2018.3.27