传统的设备管理系统主要面向业务设计,包括设备档案、运转、维修及保养等数据维护,查询与统计分析等功能,但缺乏决策支持功能。系统积累了大量的设备运转、维修等数据,而管理人员的决策主要依据统计分析结果,花费大量时间。随着信息技术的发展,数据挖掘逐渐成为决策支持的有力工具,而决策树作为数据挖掘领域的一项重要技术,目前在油田设备运行管理中应用较少。因此,将决策树技术应用于设备管理系统中,推导出基于规则的信息,用于指导决策和预测,具有重要的理论研究与应用价值。首先,介绍了决策树及设备管理系统国内外研究现状,结合油田企业设备管理的实际状况,阐述了基于决策树的设备管理系统方案设计,提出了一种设备运行状况诊断模型,该模型利用决策树算法,对完好率、利用率、故障率等关键指标分析,推导出基于知识规则的信息。同时,该模型是一个适用于油田同类机械设备的分类模型,产生的规则能够实现对同一类设备的快速诊断。其次,通过决策树分类算法比较,选择ID3算法实现自学习模块,针对处理数据性能要求和算法取值偏向问题,提出了一种改进的ID3算法,其中采用泰勒公式和属性相似度算法,简化了信息熵运算,克服了属性选择依赖性问题,同时该算法具有较好的通用性。最后,利用JAVA语言对改进前后的算法进行实现,并选取油田设备数据样本进行实验验证,实验结果表明,改进的算法克服了原算法的不足,在性能与分类准确率方面有了提高。