采油作业中的智能化监测与数据采集系统

采油作业中的智能化监测与数据采集系统

1张斌2金巨伟1杨磊

长庆油田第四采油厂化子坪作业区

2长庆油田第四采油厂大路沟作业区

摘要：我国的石油生产和产品供应商主要是中国石油、中国石化和中国海油。近年来，为适应国际市场竞争，以及保障能源生产和供应，三大石油公司十分重视信息化与工业化的融合，将信息化作为企业发展的战略之一。通过多年的持续推进，各公司在信息基础设施、信息系统、信息化管理等方面取得了显著的成果，积累了大量的数据资源，梳理和优化了业务流程，规范了企业管理和执行体系，提高了经营决策能力，为企业发展提供了重要的支撑。本文结合现有国内外的相关研究，在分析石油企业采油业务流程的基础上，在传感、射频、通信、先进计算等方面开展研究，对油气井、计量间、注水间等生产对象进行感知，及时报警异常信息，实现生产数据、设备状态在采油数据采集与监测管理平台上集中监测，提供油气生产的实时分析优化，进一步提高油气生产决策的及时性与准确性，达到节约油气生产运行成本的目的。

关键词：采油作业；智能化监测；数据采集系统

前言

目前，国内外众多学者对采油井的监测系统做了相关研究，该系统由抽油机监控单元、数据远程传输单元和数据智能化处理单元等组成。随着油田四化建设的推进，以油井自动化生产数据为依托，从油井生产数据库中提取数据（动态数据、静态数据），建立油井工况诊断、液量计量、系统效率分析等模块，为油井生产和决策提供有力的数据支持。该系统将大数据技术、云计算技术和物联网技术综合应用于采油生产管理，使采油设备参数检测达到自动化、智能化，实现了采油生产的动态控制，该系统具备极强市场竞争能力，前景广阔。

1当前油气生产管理以及数据采集存在的相关问题

（1）油井人工数据采集不及时。油井分布与自然条件和后期钻井方式有关，多数油井分布范围广、地区偏远。对油井出现的异常情况不能及时发现、及时采取措施，导致原油产量降低，设备使用寿命减短，能耗增加。

（2）油井人工采集数据准确度差。油井管理中的大量生产数据全靠人工采集，耗费大量的人力和物力，而数据的准确性则因数据采集人员的工作责任心而异，不能及时有效地对油井的工作情况进行分析和管理，影响油井的正常工作。

（3）油井数据人工采集的可分析性差。油井采集的数据为非连续性数据，因而对油井的真实工作状况无法准确地掌握，导致对油井的诊断时间拖得很长，而降低生产效率，增加了采油成本。

（4）不能对抽油机进行远程控制，无法做到对采油井的现代化网络管理。

（5）目前油井采集数据多数功能单一，无法实现油井运行参数监控和电气监控统一管理，无法为节能降耗提供有效的技术数据。

（6）国外同类产品性价比低，单井投入过高。

2应用案例说明

根据采油生产业务管理模型，本文以SQL2008为数据支撑基础，采用基于浏览器操作管理的应用模式，以MyEclipse为开发环境，综合运用HTML，JSP，JS，Java等编程技术，设计和开发了采油数据采集与监测管理平台，并在金海采油厂作业一区进行应用。根据企业实际的业务流程，该平台分为现场数据、应用数据、功图中心、统计中心、故障中心、报表中心、基础数据维护和系统设置等八个主要模块。

2.1平台网络结构

针对现场设备，使用传感器采集油井的油压、套压、油温、示功图、电参数据等参数，采集计量间和注水间的水温、水压等参数，以及通过软件适配器的方式采集翻斗计量输出的产液量等，然后从油井及站库采集的数据采用无线传感网和公网无线技术组成无线异构网络进行数据传输。WIA⁃PA无线通信技术标准是由中国科学院沈阳自动化研究所等十余家单位共同提出的、面向工业过程自动化的技术标准，2011年成为IEC国际标准，是国际工业无线技术领域中的重要标准规范之一，与国际WirelessHART，ISA100，ZigBee主流标准并列。适用于恶劣的工业现场环境，具有抗干扰强、低功耗、节能环保等优点。井口安装的载荷、压力、电机转速、流量计、电参数等传感器将采集的数据，以WIA⁃PA网络发送给RTU，RTU将数据解析处理后，通过WIA⁃PA网关及无线网桥上传到控制室，通过系统服务器接收、解析、存储和发布，然后提交给采油厂公共数据平台。用户可以远程查询相关数据。生产数据传输模式为井口→采油站→作业区→采油厂。

2.2平台基本功能介绍

2.2.1权限管理

权限管理确定人员、权限、角色三者之间的关系，包括角色管理、用户管理。角色管理可以新增、编辑和删除角色，定义角色可以访问的权限。用户管理可以新增、编辑和删除用户，定义用户个人信息并赋予用户角色。

2.2.2基础数据管理

基础数据管理主要管理组织结构、网关、油井仪表等配置信息。组织表维护可以新增、编辑和删除组织，配置油田公司下的组织结构。网关信息表维护可以新增、编辑和删除网关信息，定义网关IP和可访问的端口号。油井基础表维护可以新增、编辑和删除油井信息，关联油井与网关、组织之间的关系。

2.2.3平台具体业务流程监测

平台具体业务流程监测，主要对油井、计量间、注水间中设备状态进行监测，追溯设备历史状态信息、上传日报、警报查询等。在油井现场数据页面，可以看到油井数据列表，包括井号、状态、采集时间、油压、套压、温度、冲程、冲次、泵效、功图折产和平衡度等数据。在油井历史数据页面，可以查看油井压力、温度、电流、功图、产液量、动液面和平衡度等历史信息。在报表数据页面，用户可以查看、修改并提交日报。在报警查询页面，可根据日期范围、区域范围等条件查询油井的报警信息。

2.3平台数据库设计

根据功能设计，设计数据库实体关系图。数据库设计原则上符合第三范式，且规范，易于维护。

2.4示功图诊断算法

在诊断油井的运行状态时，使用功图诊断的方法，诊断油井的状态。通过地面功图，建立定向井条件下的油管、抽油杆、液体三维力学模型和数字模型，将地面示功图转化为泵示功图。泵示功图通过结合实时数据和杆柱组合静态数据，傅里叶变换法求解一阶波动方程得到，再结合离线搭建的示功图特征库，实现示功图在线实时诊断。将泵示功图的图形数字化，从数字中提出信息，提取特征，建立标准工况类型的物元模型。最后，通过计算待诊断示功图与标准物元模型的关联度，进行故障诊断。功图诊断算法实现了远程诊断油井地下泵的工作状态，涵盖16种工作状态，包括：正常工作、气体影响、供液不足、抽油杆断脱、油稠、游动凡尔漏失等。经过累计1年的数据分析与算法改进，功图诊断的正确率在96%以上，可以作为油井工作状态的判断依据并指导生产。

结论

本文分析了油田企业在采油现场信息化建设的不足，介绍了现有国内外关于油田信息化建设的研究，提出了平台的建设需要结合油田实际业务流程，并具有完备的异常诊断方法。因此，在描述石油企业采油业务流程的基础上，分析感知点可能产生的异常以及异常原因，阐述基于异常诊断的采油生产业务管理模型，最后结合实际应用案例，证明平台的可行性和实用性。虽然目前的数据应用解决了部分油田开发生产管理需求，但离全面提升油田开发效果与效益，还有一定差距，如物联网数据与油藏地质研究、生产动态分析及调整挖潜研究等结合不够充分等，也是今后的主要研究方向。

参考文献：

[1]李淑清，周晓晴，李建良.智能油井监测系统的设计[J].自动化仪表，2009，30（10）：33⁃38.

[2]乔伟泽.基于GPRS的采油远程监控系统设计[D].大庆：东北石油大学，2013.

[3]张冲.油田抽油机运行状态远程监测系统研制[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2011.