采油數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測管理平臺設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

尚文利 劉賢達(dá) 李世超 劉春宇 曾鵬

關(guān)鍵詞： 油井管理平臺; 采油業(yè)務(wù)流程; 生產(chǎn)異常; 示功圖診斷; 工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò); 信息化建設(shè)

中圖分類號： TN98?34; TP319 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2019）05?0124?07

Design and implementation of oil production acquisition

and monitoring management platform

SHANG Wenli1， 2， LIU Xianda1， 2， LI Shichao1， 2， LIU Chunyu3， ZENG Peng1， 2

（1. Shenyang Institute of Automation， Chinese Academy of Sciences， Shenyang 110016， China;

2. Key Laboratory of Networked Control System， Chinese Academy of Sciences， Shenyang 110016， China;

3. Shenyang Xincheng Environmental Technology Co.， Ltd.， Shenyang 110043， China）

Abstract： Since the oilfield enterprise has the problem of poor information construction for oil production field， the abnormalities and its reasons of the sensing point are analyzed according to the information flow and data flow generated in the production process. The oil production business management model based on abnormal diagnosis is constructed， and the data acquisition and monitoring management platform for oil production is designed and development. The method of using dynagraph in the platform to diagnose the abnormal oil well is described. The feasibility and practicability of the scheme are verified with practical application in the enterprise.

Keywords： oil well management platform; oil production business process; production anomaly; dynagraph diagnosis; industrial wireless network; information construction

0 ?引 ?言

我國的石油生產(chǎn)和產(chǎn)品供應(yīng)商主要是中國石油、中國石化和中國海油。近年來，為適應(yīng)國際市場競爭，以及保障能源生產(chǎn)和供應(yīng)，三大石油公司十分重視信息化與工業(yè)化的融合，將信息化作為企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略之一。通過多年的持續(xù)推進(jìn)，各公司在信息基礎(chǔ)設(shè)施、信息系統(tǒng)、信息化管理等方面取得了顯著的成果，積累了大量的數(shù)據(jù)資源，梳理和優(yōu)化了業(yè)務(wù)流程，規(guī)范了企業(yè)管理和執(zhí)行體系，提高了經(jīng)營決策能力，為企業(yè)發(fā)展提供了重要的支撐。但是，目前國內(nèi)石油企業(yè)整體發(fā)展已經(jīng)到達(dá)瓶頸狀態(tài)，具體表現(xiàn)[1]在老油田穩(wěn)產(chǎn)難、增效難;采收率偏低;單位采油量能耗偏高;昂貴的人員成本;粗放的管理、生產(chǎn)模式;信息化、數(shù)字化程度低。造成這些問題的主要原因在于石油企業(yè)采用以企業(yè)資源計(jì)劃（Enterprise Resource Planning，ERP）系統(tǒng)為主線的信息化建設(shè)，而缺少類似信息物理融合系統(tǒng)（Cyber?Physical Systems，CPS）的建設(shè)，采油工人仍然采用巡井的方式，手工抄表，手工向ERP系統(tǒng)錄入數(shù)據(jù)，不僅數(shù)據(jù)上傳不及時(shí)，人力成本也高。因此，有必要對石油企業(yè)開展采油數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測管理平臺的研究。

目前，國內(nèi)外眾多學(xué)者對采油井的監(jiān)測系統(tǒng)做了相關(guān)研究，喬偉澤等設(shè)計(jì)了一種基于GPRS網(wǎng)絡(luò)通信的采油遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)方案[2]。該系統(tǒng)由抽油機(jī)監(jiān)控單元、數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸單元和數(shù)據(jù)智能化處理單元等組成。張沖采用油田局域網(wǎng)與433 MHz工業(yè)無線技術(shù)相結(jié)合的方案，實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)測抽油機(jī)運(yùn)行狀態(tài)[3]。李淑清等設(shè)計(jì)了基于單片機(jī)的智能油井監(jiān)測模塊，該模塊用來監(jiān)測采油井的工作狀態(tài)，及時(shí)判斷石油管道中是否有油，了解油井的采油情況[4]。肖璐等制定了物聯(lián)網(wǎng)的智能化井場應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)方案，確立由井場數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸子系統(tǒng)及監(jiān)控中心所組成的智能化井場應(yīng)用系統(tǒng)三層體系構(gòu)架[5]。仵浩等介紹了無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)在油井監(jiān)測中的應(yīng)用，提出了基于GSM（全球移動通信系統(tǒng)）的油井監(jiān)測系統(tǒng)[6]。Matthew Hill等闡述了數(shù)字油田中基于事件的油井狀態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)警方法，通過對大量傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，抽取事件進(jìn)行業(yè)務(wù)邏輯分析[7]。BaoRongZhong等構(gòu)建了一個油井信息服務(wù)系統(tǒng)，包括油井?dāng)?shù)據(jù)采集、傳輸和在線瀏覽等，基于J2EE軟件技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯和可視化管理[8]。這些方法研究了采油過程中對油井井口設(shè)備狀態(tài)的數(shù)據(jù)采集與運(yùn)行管理方法，為油田數(shù)字化建設(shè)提供了有力參考，但是因?yàn)槭褂眠^程中監(jiān)控點(diǎn)較少，使得基礎(chǔ)規(guī)模設(shè)備達(dá)不到遠(yuǎn)程監(jiān)測的需求，與油田實(shí)際業(yè)務(wù)流程結(jié)合性較差，也缺少完備的診斷方法。

針對上述問題，本文結(jié)合現(xiàn)有國內(nèi)外的相關(guān)研究，在分析石油企業(yè)采油業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上，在傳感、射頻、通信、先進(jìn)計(jì)算等方面開展研究，對油氣井、計(jì)量間、注水間等生產(chǎn)對象進(jìn)行感知，及時(shí)報(bào)警異常信息，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)在采油數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測管理平臺上集中監(jiān)測，提供油氣生產(chǎn)的實(shí)時(shí)分析優(yōu)化，進(jìn)一步提高油氣生產(chǎn)決策的及時(shí)性與準(zhǔn)確性，達(dá)到節(jié)約油氣生產(chǎn)運(yùn)行成本的目的。

1 ?采油生產(chǎn)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀描述

石油公司的采油業(yè)務(wù)一般由采油作業(yè)區(qū)負(fù)責(zé)，采油作業(yè)區(qū)負(fù)責(zé)采油業(yè)務(wù)的生產(chǎn)、運(yùn)行、管理等工作。

1.1 ?采油生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程

采油生產(chǎn)業(yè)務(wù)包括油氣舉升和計(jì)量。圖1中虛線框出的部分是本文平臺監(jiān)測的重點(diǎn)。

1） 油氣舉升業(yè)務(wù)流程

油氣舉升是指采取各種物理和化學(xué)手段把原油、天然氣從地底采集到地面的過程。主要過程圍繞油氣水井進(jìn)行，有注水、注汽、注聚合物、注微生物、火燒油層，利用地層壓力、井下泵把原油和天然氣采到地面。主要設(shè)備有抽油機(jī)、螺桿泵、潛入泵、注入泵。通常注入井與采出井分開，也有一口井既是注入也作采出。油氣舉升業(yè)務(wù)流程如圖2所示。

2） 計(jì)量業(yè)務(wù)流程

從井口采出的原油天然氣量是反映單井和地層的重要參數(shù)，也反映了舉升設(shè)備的能力，同時(shí)也是油、氣井生產(chǎn)的結(jié)果。主要設(shè)備有分離器、流量計(jì)、大罐、地磅。

1.2 ?采油生產(chǎn)現(xiàn)場布置

1） 井場

井場內(nèi)的設(shè)備包括抽油機(jī)、采油樹、注水井、加熱爐、分氣包、變壓器和配電柜等。其中，分氣包（集液包）的作用是將天然氣中所含的液體分離;加熱爐的作用是將配水間的水加熱，然后將熱水輸入到注水井中;變壓器輸出380 V電給配電柜，每一個抽油機(jī)均有一個相對應(yīng)的配電柜，配電柜內(nèi)的開關(guān)控制抽油機(jī)的啟停。井場內(nèi)設(shè)備布置圖如圖3所示。

2） 采油站

采油站主要負(fù)責(zé)計(jì)量、注水和一部分集輸業(yè)務(wù)。采油站內(nèi)包括的生產(chǎn)工藝流程圖如圖4所示。

1.3 ?采油生產(chǎn)過程監(jiān)控

油氣生產(chǎn)過程的平穩(wěn)安全受到環(huán)境、設(shè)施等因素的影響，當(dāng)出現(xiàn)異常情況時(shí)，需及時(shí)發(fā)現(xiàn)并采取相應(yīng)的措施。異常情況的及時(shí)發(fā)現(xiàn)，需對現(xiàn)場設(shè)施的運(yùn)轉(zhuǎn)及周圍環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。具體監(jiān)測內(nèi)容包括：實(shí)時(shí)監(jiān)測有毒氣體濃度和可燃?xì)怏w濃度;實(shí)時(shí)監(jiān)測壓力、溫度、液面、流量等生產(chǎn)參數(shù);實(shí)時(shí)監(jiān)測腐蝕、結(jié)垢、出砂等;關(guān)鍵點(diǎn)報(bào)警實(shí)時(shí)監(jiān)測;自動化設(shè)備設(shè)施狀態(tài)監(jiān)測;生產(chǎn)工藝流程監(jiān)測;關(guān)鍵點(diǎn)參數(shù)趨勢分析;單井功圖監(jiān)測;生產(chǎn)現(xiàn)場視頻監(jiān)控。具體分析如表1所示。

1.4 ?生產(chǎn)異常定義

生產(chǎn)異常定義主要對油井和計(jì)量的異常情況進(jìn)行定義。

1） 油井異常數(shù)據(jù)定義

能夠自動檢查出已入庫的異常生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如：抽油井無沖次或沖次較大為異常，關(guān)井的抽油井有沖次、電流數(shù)據(jù)為異常等。具體如表2所示。

2） 計(jì)量異常數(shù)據(jù)定義

能夠自動檢查出已入庫的異常生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如：實(shí)時(shí)計(jì)量值為零的數(shù)據(jù)等。具體如表3所示。

（產(chǎn)量波動） 產(chǎn)量異常需要根據(jù)量油方數(shù)：

1） 10方以下，誤差設(shè)定±2;

2） 10～30方，誤差設(shè)定±5;

3） 30～50方，誤差設(shè)定±8;

4） 50方以上，誤差設(shè)定±10。 無計(jì)量 實(shí)時(shí)計(jì)量值為零的數(shù)據(jù) ]

1.5 ?油井異常分析

油井異常分析主要是針對生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的異常，分析出造成異常的可能原因。在實(shí)際現(xiàn)場，可以使用對比法、排除法和憋壓法進(jìn)行判斷。

1） 液量異常。當(dāng)液量異常下降時(shí)，異常原因包括：計(jì)量流量計(jì)故障（翻斗計(jì)量裝置）;地面流程泄漏;氣攜液進(jìn)入氣相;油井供液不足;生產(chǎn)管柱單流閥卸油閥漏失;氣體影響;含水變化影響;泵吸入口堵塞;套壓上升導(dǎo)致動液面下降。

當(dāng)液量異常上升時(shí)，異常原因包括：計(jì)量流量計(jì)故障;泡沫較多產(chǎn)生假液位;氣竄液相;含水上升。

2） 含水異常。當(dāng)含水變化較大時(shí)，異常原因包括：地層水竄;注水見效。

3） 壓力異常。當(dāng)套壓上升時(shí)，異常原因包括：定壓放氣閥不動作導(dǎo)致套壓升高;地層氣竄。

當(dāng)井底流壓下降時(shí)，異常原因包括：地層能量虧空;測壓計(jì)故障。

4） 電流異常。當(dāng)電流過小時(shí)，異常原因包括：油井供液不足;生產(chǎn)管柱單流閥卸油閥漏失;氣體影響;含水變大;套壓上升導(dǎo)致動液面下降;桿脫、位置。

當(dāng)電流過大時(shí)，異常原因包括：油井出沙;電泵遇卡;井液密度和粘度過大;泵偏磨。

5） 沖次異常。當(dāng)沖次為零時(shí)，異常原因包括：停井;停電;電纜斷;皮帶斷。

當(dāng)沖次過大時(shí)，異常原因包括配電柜有問題。

6） 油溫異常。當(dāng)油溫異常上升時(shí)，異常原因包括：含水上升;流量上升;注水、注氣竄層。

當(dāng)油溫異常下降至環(huán)境溫度時(shí)，異常原因包括：無液;凍堵。

7） 油含沙異常。當(dāng)含沙較多時(shí)，異常原因包括沖次太快。

2 ?基于異常診斷的采油生產(chǎn)業(yè)務(wù)管理模型

根據(jù)油田企業(yè)的實(shí)際要求，為滿足采油生產(chǎn)過程中發(fā)生的異?？梢缘谝粫r(shí)間通知到采油站監(jiān)控室，采集井站的抽油井和螺桿泵，以及采油站的翻斗計(jì)量器、加熱爐、離心泵、分離器、氣閥組、緩沖罐、分離器等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵位置數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行軟計(jì)算（例如，示功圖診斷計(jì)算、動液面計(jì)算、泵效計(jì)算和平衡度計(jì)算），診斷出異常點(diǎn)，形成警報(bào)，推送給采油站的監(jiān)控室。另外，為了結(jié)合油田企業(yè)實(shí)際的業(yè)務(wù)流程，定期生成的日報(bào)發(fā)送給地質(zhì)隊(duì)，地質(zhì)隊(duì)將審核通過的日報(bào)提交到油田內(nèi)部的A2系統(tǒng);定期生成的周報(bào)、月報(bào)發(fā)送給生產(chǎn)技術(shù)組，生產(chǎn)技術(shù)組匯總生產(chǎn)信息并發(fā)送給地質(zhì)隊(duì)，地質(zhì)隊(duì)通過調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，形成周生產(chǎn)計(jì)劃和月生產(chǎn)計(jì)劃，并發(fā)送給采油站的現(xiàn)場工作人員。最后，現(xiàn)場工作人員按照生產(chǎn)計(jì)劃，調(diào)整抽油機(jī)的啟停和改變螺桿泵的工作頻率。采油生產(chǎn)業(yè)務(wù)模型如圖5所示。

3 ?應(yīng)用案例說明

根據(jù)采油生產(chǎn)業(yè)務(wù)管理模型，本文以SQL2008為數(shù)據(jù)支撐基礎(chǔ)，采用基于瀏覽器操作管理的應(yīng)用模式，以MyEclipse為開發(fā)環(huán)境，綜合運(yùn)用HTML，JSP，JS，Java等編程技術(shù)，設(shè)計(jì)和開發(fā)了采油數(shù)據(jù)采集與監(jiān)測管理平臺，并在金海采油廠作業(yè)一區(qū)進(jìn)行應(yīng)用。根據(jù)企業(yè)實(shí)際的業(yè)務(wù)流程，該平臺分為現(xiàn)場數(shù)據(jù)、應(yīng)用數(shù)據(jù)、功圖中心、統(tǒng)計(jì)中心、故障中心、報(bào)表中心、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維護(hù)和系統(tǒng)設(shè)置等八個主要模塊。平臺功能劃分如圖6所示。

3.1 ?平臺網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

針對現(xiàn)場設(shè)備，使用傳感器采集油井的油壓、套壓、油溫、示功圖、電參數(shù)據(jù)等參數(shù)，采集計(jì)量間和注水間的水溫、水壓等參數(shù)，以及通過軟件適配器的方式采集翻斗計(jì)量輸出的產(chǎn)液量等，然后從油井及站庫采集的數(shù)據(jù)采用無線傳感網(wǎng)和公網(wǎng)無線技術(shù)組成無線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。無線傳感網(wǎng)采用面向工業(yè)過程自動化的工業(yè)無線網(wǎng)絡(luò)（Wireless Networks for Industrial Automation Process，WIA?PA）技術(shù)，公網(wǎng)無線技術(shù)采用WiFi技術(shù)。具體部署如圖7所示。

WIA?PA無線通信技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)是由中國科學(xué)院沈陽自動化研究所等十余家單位共同提出的、面向工業(yè)過程自動化的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，2011年成為IEC國際標(biāo)準(zhǔn)，是國際工業(yè)無線技術(shù)領(lǐng)域中的重要標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范之一，與國際Wireless HART，ISA100，ZigBee主流標(biāo)準(zhǔn)并列。適用于惡劣的工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境，具有抗干擾強(qiáng)、低功耗、節(jié)能環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)[9]。

井口安裝的載荷、壓力、電機(jī)轉(zhuǎn)速、流量計(jì)、電參數(shù)等傳感器將采集的數(shù)據(jù)，以WIA?PA網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給RTU，RTU將數(shù)據(jù)解析處理后，通過WIA?PA網(wǎng)關(guān)及無線網(wǎng)橋上傳到控制室，通過系統(tǒng)服務(wù)器接收、解析、存儲和發(fā)布，然后提交給采油廠公共數(shù)據(jù)平臺。用戶可以遠(yuǎn)程查詢相關(guān)數(shù)據(jù)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)傳輸模式為井口→采油站→作業(yè)區(qū)→采油廠。

3.2 ?平臺基本功能介紹

3.2.1 ?權(quán)限管理

權(quán)限管理確定人員、權(quán)限、角色三者之間的關(guān)系，包括角色管理、用戶管理，如圖8所示。角色管理可以新增、編輯和刪除角色，定義角色可以訪問的權(quán)限。用戶管理可以新增、編輯和刪除用戶，定義用戶個人信息并賦予用戶角色。

3.2.2 ?基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理主要管理組織結(jié)構(gòu)、網(wǎng)關(guān)、油井儀表等配置信息，分別如圖9所示。組織表維護(hù)可以新增、編輯和刪除組織，配置油田公司下的組織結(jié)構(gòu)。網(wǎng)關(guān)信息表維護(hù)可以新增、編輯和刪除網(wǎng)關(guān)信息，定義網(wǎng)關(guān)IP和可訪問的端口號。油井基礎(chǔ)表維護(hù)可以新增、編輯和刪除油井信息，關(guān)聯(lián)油井與網(wǎng)關(guān)、組織之間的關(guān)系。

3.2.3 ?平臺具體業(yè)務(wù)流程監(jiān)測

平臺具體業(yè)務(wù)流程監(jiān)測，主要對油井、計(jì)量間、注水間中設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，追溯設(shè)備歷史狀態(tài)信息、上傳日報(bào)、警報(bào)查詢等，如圖10所示。在油井現(xiàn)場數(shù)據(jù)頁面，可以看到油井?dāng)?shù)據(jù)列表，包括井號、狀態(tài)、采集時(shí)間、油壓、套壓、溫度、沖程、沖次、泵效、功圖折產(chǎn)和平衡度等數(shù)據(jù)。在油井歷史數(shù)據(jù)頁面，可以查看油井壓力、溫度、電流、功圖、產(chǎn)液量、動液面和平衡度等歷史信息。在報(bào)表數(shù)據(jù)頁面，用戶可以查看、修改并提交日報(bào)。在報(bào)警查詢頁面，可根據(jù)日期范圍、區(qū)域范圍等條件查詢油井的報(bào)警信息。

3.3 ?平臺數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

根據(jù)功能設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫實(shí)體關(guān)系圖，部分設(shè)計(jì)如圖11所示。數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)原則上符合第三范式，且規(guī)范，易于維護(hù)。

3.4 ?示功圖診斷算法

在診斷油井的運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，使用功圖診斷的方法，診斷油井的狀態(tài)。通過地面功圖，建立定向井條件下的油管、抽油桿、液體三維力學(xué)模型和數(shù)字模型，將地面示功圖轉(zhuǎn)化為泵示功圖[10]。泵示功圖通過結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和桿柱組合靜態(tài)數(shù)據(jù)，傅里葉變換法求解一階波動方程得到，再結(jié)合離線搭建的示功圖特征庫，實(shí)現(xiàn)示功圖在線實(shí)時(shí)診斷。將泵示功圖的圖形數(shù)字化，從數(shù)字中提出信息，提取特征，建立標(biāo)準(zhǔn)工況類型的物元模型。最后，通過計(jì)算待診斷示功圖與標(biāo)準(zhǔn)物元模型的關(guān)聯(lián)度，進(jìn)行故障診斷[10?11]。示功圖診斷過程如圖12所示。

功圖診斷算法實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程診斷油井地下泵的工作狀態(tài)，涵蓋16種工作狀態(tài)，包括：正常工作、氣體影響、供液不足、抽油桿斷脫、油稠、游動凡爾漏失等。經(jīng)過累計(jì)1年的數(shù)據(jù)分析與算法改進(jìn)，功圖診斷的正確率在96%以上，可以作為油井工作狀態(tài)的判斷依據(jù)并指導(dǎo)生產(chǎn)。對比結(jié)果如表4所示。

4 ?結(jié) ?論

本文分析了油田企業(yè)在采油現(xiàn)場信息化建設(shè)的不足，介紹了現(xiàn)有國內(nèi)外關(guān)于油田信息化建設(shè)的研究，提出了平臺的建設(shè)需要結(jié)合油田實(shí)際業(yè)務(wù)流程，并具有完備的異常診斷方法。因此，在描述石油企業(yè)采油業(yè)務(wù)流程的基礎(chǔ)上，分析感知點(diǎn)可能產(chǎn)生的異常以及異常原因，闡述基于異常診斷的采油生產(chǎn)業(yè)務(wù)管理模型，最后結(jié)合實(shí)際應(yīng)用案例，證明平臺的可行性和實(shí)用性。雖然目前的數(shù)據(jù)應(yīng)用解決了部分油田開發(fā)生產(chǎn)管理需求，但離全面提升油田開發(fā)效果與效益，還有一定差距，如物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與油藏地質(zhì)研究、生產(chǎn)動態(tài)分析及調(diào)整挖潛研究等結(jié)合不夠充分等，也是今后的主要研究方向。

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