采油廠云SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集及應用方法研究

摘要：隨著我國油氣田工業(yè)信息化及物聯(lián)網(wǎng)建設水平的提高，在新的傳輸協(xié)議和標準規(guī)范下，SCADA系統(tǒng)的監(jiān)控范圍與規(guī)模日益劇增，復雜性不斷增長。以移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算為代表的新一代物聯(lián)網(wǎng)計算技術(shù)，將廣泛應用于未來工業(yè)中。主要論證了采用基于微服務架構(gòu)云化SCADA系統(tǒng)，通過應用云、數(shù)據(jù)多協(xié)議兼容等技術(shù)，建設采油廠級生產(chǎn)監(jiān)控平臺，通過接入現(xiàn)場油氣水井和站庫的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對采油廠的生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一集中監(jiān)控管理。

關鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；云SCADA系統(tǒng)；生產(chǎn)監(jiān)控；預警診斷

一、前言

隨著全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的進程，中國提出“中國制造 2025”及“互聯(lián)網(wǎng)+”等多項措施，改變中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)格局，促進中國工業(yè)從“自動化”向“智能化、集成化和網(wǎng)絡化”的新工業(yè)方向發(fā)展。隨著高新技術(shù)、高新裝備、人工智能、云等技術(shù)的快速發(fā)展及快速更新，采油廠在實際生產(chǎn)管理過程中積極促進工業(yè)化與信息化深度融合，迸發(fā)出強大的生命力[1]。

油田快速投產(chǎn)、減員增效需求對開發(fā)周期提出了新的要求。與此同時，采油廠如何應用云技術(shù)快速部署開發(fā)生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)帶來了新的技術(shù)需求。因此，通過應用成熟云SCADA系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、接入，并通過快速組態(tài)開展日常生產(chǎn)管理，持續(xù)提高采油廠生產(chǎn)管理水平、降低員工勞動強度，為云SCADA系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和應用提出了新的挑戰(zhàn)。

第一個SCADA系統(tǒng)誕生于70年代，是基于專用計算級和專用操作系統(tǒng)，且最早主要應用于電網(wǎng)和鐵路的調(diào)度；隨著操作系統(tǒng)和計算機技術(shù)的發(fā)展，按照開放的原則，基于分布式計算機網(wǎng)絡以及關系數(shù)據(jù)庫技術(shù)逐漸應用于SCADA系統(tǒng)。

軟件連接人與人，而工控連接物與物，間接連接人與物，這是IT與工控的本質(zhì)差別。但是隨著IT和OT技術(shù)的快速發(fā)展和深度融合，基于云計算技術(shù)的SCADA系統(tǒng)具備的協(xié)同、物聯(lián)、開放的特點可為采油廠開展生產(chǎn)監(jiān)控、遠程控制、指揮決策提供便利的技術(shù)手段。因此，如何落地基于云化SCADA系統(tǒng)在采油廠的部署和應用是本文重點探討的內(nèi)容。

成熟的基于云化SCADA系統(tǒng)具備新建實時數(shù)據(jù)平臺、多因素參數(shù)預警診斷系統(tǒng)、生產(chǎn)監(jiān)控平臺等子系統(tǒng)，能夠充分利用已有系統(tǒng)建設成果，組建一套完整的采油廠生產(chǎn)監(jiān)控平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)與業(yè)務流程的無縫銜接，建立涵蓋實時數(shù)據(jù)采集與共享、智能預警診斷、生產(chǎn)數(shù)據(jù)自動整合與共享的智能便捷式生產(chǎn)運行管理模式。主要包含以下三方面內(nèi)容：

（一）實時數(shù)據(jù)平臺

針對采油廠油水井、閥組數(shù)據(jù)、功圖、站庫數(shù)據(jù)構(gòu)建實時數(shù)據(jù)采集平臺，集中采集到采油廠實時數(shù)據(jù)庫中、按照井-站-廠架構(gòu)理念，實現(xiàn)采油廠生產(chǎn)數(shù)據(jù)全面覆蓋采集。

（二）多因素參數(shù)預警診斷系統(tǒng)

通過直采的數(shù)據(jù)進行自動化監(jiān)測參數(shù)的研究，實現(xiàn)自動化監(jiān)測參數(shù)報警閾值的智能設定，實現(xiàn)報警信息及診斷結(jié)果的智能推送功能，建立智能分析的數(shù)學模型，實現(xiàn)故障實時診斷。

（三）云SCADA生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)

部署一套基于云架構(gòu)的生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)集中生產(chǎn)監(jiān)控、生產(chǎn)報表自動生成、生產(chǎn)動態(tài)分析、生產(chǎn)預警分析等模塊，滿足采油廠生產(chǎn)管理需求。

二、實時數(shù)據(jù)平臺研究及應用

（一）實時數(shù)據(jù)平臺

對采油現(xiàn)場多種設備的數(shù)據(jù)進行入庫處理，實時數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集進入InfluxDB實時數(shù)據(jù)庫進行存儲，具備開發(fā)多種數(shù)據(jù)庫接口和各類數(shù)據(jù)采集器，能夠完成第三方數(shù)據(jù)對接。

（二）實時數(shù)據(jù)庫

基于InfluxDB的實時數(shù)據(jù)庫，能夠?qū)崟r采集現(xiàn)場過程數(shù)據(jù)，處理帶時間戳的工業(yè)過程數(shù)據(jù)，完成底層廣泛的生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)整合，為采油廠上層軟件的信息挖掘提供有效數(shù)據(jù)來源。其具備特點如下：

1.高可用性：數(shù)據(jù)可以在節(jié)點之間進行分片，并提供技術(shù)基礎架構(gòu)來支持服務可用性，其中需要保證對指標和事件的訪問和響應。

2.橫向可擴展性：群集還可以用于在多個服務器之間分片數(shù)據(jù)，從而允許在不同的服務器上運行讀取和查詢，以提高整個系統(tǒng)的可伸縮性。數(shù)據(jù)節(jié)點的數(shù)量可以輕松擴展以支持新的工作負載。

3.細粒度的訪問控制：基于角色的訪問控制限制或允許特定用戶或用戶組執(zhí)行某些任務。

4.安全增量備份：增量備份和還原功能允許僅備份自上次備份以來已更改的數(shù)據(jù)。這樣可以減少日常備份所需的時間，磁盤存儲量以及通過網(wǎng)絡備份時的帶寬使用量。

5.適用于任何基礎架構(gòu)策略：它完全用Go編寫，并作為一組二進制文件分發(fā)。這允許軟件在私有云，公共云或虛擬私有云中的幾乎任何基礎結(jié)構(gòu)中安裝和部署。

（三）采集數(shù)據(jù)流程

采集數(shù)據(jù)通過多種形式進入到實時數(shù)據(jù)庫[2]，對數(shù)據(jù)進行多種應用，對接生產(chǎn)管理平臺的多種數(shù)據(jù)業(yè)務。

（四）采集驅(qū)動

支持多種設備類型[3]，根據(jù)油氣田實際分為三種情況：modbus TCP；PLC定制協(xié)議；DCS系統(tǒng)定制協(xié)議。

1.井場RTU：設備驅(qū)動為標準的modbus TCP協(xié)議，解析規(guī)則相同，明確采集點的地址位、數(shù)據(jù)類型、量程換算關系即可。

2.PLC：通過解析協(xié)議的方式，直接讀取硬件數(shù)據(jù)，并且集成多種型號PLC采集驅(qū)動，滿足現(xiàn)場采集需求。

3.DCS等工控系統(tǒng)：已經(jīng)接入工控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可以通過OPC方式從數(shù)據(jù)集中采集；如果硬件支持多路合采，也可以直接從硬件中直接采集。

（五）設備類型及設備管理

對井場、站庫數(shù)據(jù)采集設備進行統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集，對各種不同設備進行歸類管理[4]，建立設備模型進行批量設備數(shù)據(jù)采集。

（六）數(shù)據(jù)對接及私有云化部署

采集進入實時庫的數(shù)據(jù)，可以通過平臺自身的API接口將其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至第三平臺。同時，基于服務器硬件資源池，建立統(tǒng)一的云資源監(jiān)控與調(diào)度，形成云基礎設施資源的最大化利用與運行管理，實現(xiàn)高效云管理與云應用。

（七）集群處理

采用的是將采集任務分配到各個不同的服務器節(jié)點上以提高處理計算能力，適用于系統(tǒng)各節(jié)點之間發(fā)生大數(shù)據(jù)通訊的工作，體現(xiàn)工作處理能力的強，一個節(jié)點的故障間不能影響其它節(jié)點。

三、多因素參數(shù)診斷預警模塊應用

多因素參數(shù)預警診斷系統(tǒng)是通過對生產(chǎn)異常報警進行智能分析，自動生成報警成因并提供相應的處置措施，實現(xiàn)預警統(tǒng)計、信息推送、閾值設定、智能故障分析庫、四大功能模塊，突破了傳統(tǒng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)報警方式，實現(xiàn)生產(chǎn)過程中各類異常情況的智能診斷管理。

（一）業(yè)務流程（圖1）

（二）報警邏輯

根據(jù)站、作業(yè)區(qū)、采油廠的三級報警等級進行報警信息的層層上報處理。

（三）報警閾值智能設定

用剔值平均法、多點平均法、單點取值法、經(jīng)驗值法（表1）大批量快速計算監(jiān)測參數(shù)高高報、高報、低報、低低報閾值，標示計算不合理的值，計算結(jié)果并提供修改、存儲。

（四）算法+智能預警

預警的數(shù)據(jù)模型需要結(jié)合現(xiàn)場實際生產(chǎn)工藝情況，結(jié)合已經(jīng)設置報警閾值對監(jiān)測參數(shù)進行實時監(jiān)測。當監(jiān)測參數(shù)超出閾值返回報警信息后，根據(jù)報警數(shù)值、歷史參數(shù)、報警故障類型的邏輯關系進行建模，依據(jù)模型中的權(quán)重分配值，按照高低進行排序，并結(jié)合故障類型，應用函數(shù)公式返回相對應的解決推薦方案。對于已經(jīng)確定的故障信息和報警值，將其存入歷史故障知識庫，后期導入智能算法中進行模型優(yōu)化。

（五）智能故障分析庫

通過對歷史故障總結(jié)分析，并結(jié)合專家意見建立歷史故障知識分析庫，可記錄發(fā)生故障井號、時間、故障類型、參數(shù)異常數(shù)據(jù)、報警的參數(shù)、報警的級別、發(fā)現(xiàn)問題時間、呼出時間、發(fā)現(xiàn)人、執(zhí)行人、現(xiàn)場反饋、備注等信息，最終實現(xiàn)報警預警的閉環(huán)管理。

（六）預警的數(shù)據(jù)模型

根據(jù)生產(chǎn)工藝情況定義需要報警的一組相關條件，監(jiān)測參數(shù)報警閾值設定，對預警分廠、作業(yè)區(qū)、計量站、水源井、油井、水井、泵站、進行預警和次數(shù)統(tǒng)計。當監(jiān)測參數(shù)報警后，根據(jù)故障參數(shù)描述表里的參數(shù)報警與故障的邏輯關系，權(quán)重分配，按權(quán)重大小排序，實時判斷故障類型，并給出相應解決方案，同時把此故障情況存入歷史故障知識庫，供后續(xù)處理參照。

四、云上SCADA監(jiān)控

（一）基本功能開發(fā)

云SCADA生產(chǎn)監(jiān)控模塊主要由生產(chǎn)監(jiān)控、生產(chǎn)運行、開發(fā)動態(tài)、安全管理4個主功能模塊和13個子模塊組成（圖2），由于組態(tài)軟件的開放性，因此實際功能可結(jié)合采油廠實際生產(chǎn)需求進行組態(tài)開發(fā)。

（二）零代碼可視化組態(tài)工具

可以拖拽生成專業(yè)的油水井、計量間、站庫等數(shù)據(jù)監(jiān)控界面，基于HTML5技術(shù)和JavaScript，可以在電腦、平板、手機在內(nèi)多種設備上應用。

（三）自定義大數(shù)據(jù)看板

對采集上來的數(shù)據(jù)進行匯聚，分析。對數(shù)據(jù)屬性進行總結(jié)，以圖表、餅圖、展現(xiàn)、列表的形式進行數(shù)據(jù)展示，可以實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)動態(tài)展示，油水井、站庫動態(tài)數(shù)據(jù)實時展示、廠站數(shù)據(jù)動態(tài)監(jiān)控、實時報警監(jiān)控、報表監(jiān)控等功能。

（四）列表及報表數(shù)據(jù)監(jiān)控

通過報表開發(fā)組件，可實現(xiàn)采油廠對采集設備的數(shù)據(jù)以報表列表的形式進行實時監(jiān)控、報表生成、打印等。

（五）控制算法

對采集設備、儀器等設備可以在系統(tǒng)內(nèi)部編寫控制算法以及邏輯腳本進行設備控制以及抽油機的間歇開關井。

（六）云上生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)移動APP

通過移動APP可以應用手機、Ipad等移動設備，隨時隨地查看油水井站內(nèi)實時數(shù)據(jù)、報警信息、生產(chǎn)報表等信息。

五、云SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集優(yōu)勢總結(jié)

針對采油廠數(shù)據(jù)種類多，采集實時性和查詢時間性要求高等特點，采用基于云化SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方法，與傳統(tǒng)SCADA架構(gòu)和方法相比，具備如下優(yōu)勢：

（一）實時數(shù)據(jù)平臺、生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)均布置在池化的硬件資源中，部署方式采用云端部署，可最大效率的利用現(xiàn)有服務器及存儲設備，并對硬件設備進行有效管理和監(jiān)控。同時，基于云化的SCADA數(shù)據(jù)采集方法可以提供最優(yōu)的效率、靈活性、規(guī)模、成本和數(shù)據(jù)保護。

（二）生產(chǎn)數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)直采的方式直接存儲至實時庫中，通過在云端的比較可只接除重復獲取的設備數(shù)據(jù)，節(jié)省存儲空間，避免從已有系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了“入庫即治理”；同時建立實時庫備份數(shù)據(jù)庫，提供第三方數(shù)據(jù)對接服務，可有效避免影響到整體系統(tǒng)穩(wěn)定性、實時性。

（三）采用基于云化SCADA采集的實時庫，在數(shù)據(jù)調(diào)用時可以將數(shù)據(jù)由服務器端主動推送數(shù)據(jù)到WEB客戶端，有效滿足采油廠級高并發(fā)、高響應、高實時性的數(shù)據(jù)存儲要求。同時，在數(shù)據(jù)調(diào)用時采用WEB單頁面技術(shù)，無刷新切換，降低硬件投入，提高用戶體驗。

六、結(jié)語

本文針對現(xiàn)有油氣田應用SCADA系統(tǒng)進行常規(guī)日常生產(chǎn)，通過應用基于云SCADA 系統(tǒng)的功能組態(tài)，在具備SCADA系統(tǒng)基本功能基礎上，采用云端池化的硬件部署，具備特色的零代碼圖形化開發(fā)功能，提供標準、豐富的容器、圖形、可視化組件，靈活易用的流程圖編輯器，采油廠無需代碼僅需通過簡單WEB頁面拖拽即可完成工藝流程界面自主開發(fā)，真正實現(xiàn)了“開箱即用，快速組態(tài)”的目的，無需專業(yè)技術(shù)人員進行開發(fā)，為采油廠開展“數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化發(fā)展”提供有力技術(shù)手段，改變了傳統(tǒng)的油田監(jiān)控管理模式，極大地降低了人工成本，提高了管理效率和管理水平[5]。

參考文獻

[1]朱鐸先.機·智：從數(shù)字化車間走向智能制造[M].北京：機械工業(yè)出版社，2018.

[2] ANSI/ISA95， Enterprise-Control System Integration[S].2010.

[3] GB/T 33863， OPC統(tǒng)一架構(gòu)[S].2017.

[4] OPC Unified Architecture （UA） [S].2008.

[5]蘇衡玉，李立，安婷，等.數(shù)字化信息監(jiān)控在油田生產(chǎn)中的應用與發(fā)展前景[J].化工管理，2018（04）：63-64.

（作者單位：新疆油田公司數(shù)據(jù)公司）