在油田多年的勘探開發(fā)歷程中,積累的數(shù)據(jù)量從幾十MB增至上TB,并且仍然保持著幾何級數(shù)式的增長,油田在信息化實施過程中在不斷地改善存儲環(huán)境及方式，在當今國際油價持續(xù)下跌的嚴峻形勢下,如何發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的價值,提高數(shù)據(jù)利用率,真正做到用數(shù)據(jù)找油,指導(dǎo)油田生產(chǎn),實現(xiàn)降本增效成為目前新疆油田亟待解決的問題.研究并利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)挖掘油田數(shù)據(jù)價值,實現(xiàn)開源節(jié)流創(chuàng)新創(chuàng)效,是當前國際油田發(fā)展的趨勢,也是國內(nèi)油田的需要。
應(yīng)用背景
截至2019年底，勝利油田油氣生產(chǎn)信息化建設(shè)基本實現(xiàn)全面覆蓋，實現(xiàn)35000余口油水井、540多座站庫的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集實時化和部分設(shè)備過程控制的自動化，建成生產(chǎn)現(xiàn)場視頻監(jiān)控17000路，生產(chǎn)指揮中心125座。勝利油田工業(yè)控制系統(tǒng)中自動化采集控制設(shè)備有28萬臺（塊），數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備有13萬臺(套)，總計41萬臺。實現(xiàn)了工控前端參數(shù)的實時采集，改變了傳統(tǒng)人工采集模式，通過轉(zhuǎn)儲方式打通了工控網(wǎng)與辦公網(wǎng)之間的數(shù)據(jù)鏈路，采用針對性的數(shù)據(jù)建模方式實現(xiàn)了報警、預(yù)警的自動推送，推進了分析模式、評價方式、工作方法的改變，實現(xiàn)了對生產(chǎn)前端全過程數(shù)字化、可視化、遠程化管控，提升了對管理區(qū)的一體化聯(lián)動、精細化管理、精準化管控能力，推動了信息化與工業(yè)化融合，在降低建設(shè)投入、控制操作成本、提高勞動生產(chǎn)率、改善油藏經(jīng)營效果等方面見到了明顯成效。
勝利油田目前工業(yè)控制體系已實現(xiàn)RTU在前端單井、設(shè)備層面的自控調(diào)節(jié)、人工控制調(diào)節(jié)等能力，而近年來隨著對數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)模型的深入挖掘及嘗試，像油水井聯(lián)合調(diào)整，多設(shè)備聯(lián)調(diào)聯(lián)方向的自動化控制條件也逐步成熟。
面臨的問題
生產(chǎn)信息化建設(shè)為勝利油田在企業(yè)管理和生產(chǎn)經(jīng)營方面帶來了巨大效益，生產(chǎn)管理對生產(chǎn)信息化系統(tǒng)的依賴程度越來越高，而主要依賴的實時數(shù)據(jù)有著采集點眾多，綜合數(shù)據(jù)體量龐大，如何長期有效地保存數(shù)據(jù)、高效地使用數(shù)據(jù)，如何進行實時數(shù)據(jù)深化應(yīng)用實現(xiàn)多設(shè)備聯(lián)調(diào)聯(lián)控，實時數(shù)據(jù)科研及仿真成為新時期急需解決的問題。
實時數(shù)據(jù)存儲及使用方面的需求。油田實時數(shù)據(jù)過多的存儲點，從前端RTU到SCADA，SCADA轉(zhuǎn)儲到關(guān)系庫，進行分析時再轉(zhuǎn)儲到分析庫，存儲經(jīng)歷的點比較多，且實時數(shù)據(jù)使用關(guān)系庫作為主存儲，無法使數(shù)據(jù)長久在線，性能不能達到預(yù)定目標。油田實時數(shù)據(jù)傳輸時效性，過多的存儲點使得整個傳輸使用的鏈條較長，從而導(dǎo)致實時數(shù)據(jù)時效性變差，同時占用網(wǎng)絡(luò)資源多，繼而會出現(xiàn)報警延遲。
多設(shè)備聯(lián)控聯(lián)調(diào)方面的需求。多設(shè)備聯(lián)控聯(lián)調(diào)需要對調(diào)控目標進行多設(shè)備建模，雖然現(xiàn)在有一些模型實現(xiàn)了多參數(shù)建模，但眾多模型在不間斷運行過程中因數(shù)據(jù)供給能力不足、算法優(yōu)化不到位表現(xiàn)出來的算力不足問題延緩了對計算要求較高的聯(lián)控聯(lián)調(diào)的實施，另外，數(shù)據(jù)采集、傳輸、分析、決策等過程完成之后的下行控制，控制參數(shù)數(shù)據(jù)也需要有相關(guān)的數(shù)據(jù)資源庫支持，來輔助決策后的自動控制。
實時數(shù)據(jù)科研方面的需求。從油田信息化建設(shè)向智能化建設(shè)邁進的過程中，越來越多的降本增效等專業(yè)方向上的科研及推廣帶動經(jīng)濟效益提升，而目前的數(shù)據(jù)架構(gòu)中提取久遠的數(shù)據(jù)非常困難，需要通過新型軟件設(shè)施來支持。因此，勝利油田生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)的工業(yè)大腦研究及實踐，以提升實時數(shù)據(jù)的存儲能及計算能力，實時數(shù)據(jù)深化應(yīng)用為目的，對工控網(wǎng)和辦公網(wǎng)數(shù)據(jù)架構(gòu)、應(yīng)用架構(gòu)的演進，對實時數(shù)據(jù)使用流程進行梳理和優(yōu)化，通過實施適合油田業(yè)務(wù)的邊緣計算中臺提升系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存儲、檢索、計算方面的能力及效率，降低資源占用，低碳節(jié)能，提高系統(tǒng)的安全管控能力及可延展性，促進采集、存儲、應(yīng)用、管理鏈條全方位提升，為油田智能化建設(shè)提供參考依據(jù)，并為邊緣計算、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等領(lǐng)域提供基礎(chǔ)設(shè)施支持，具有長遠的戰(zhàn)略布局意義。
基于上述新的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)易于定義的業(yè)務(wù)模型工具及高效的模型運算執(zhí)行系統(tǒng)作為工業(yè)控制的數(shù)據(jù)決策及自動執(zhí)行，從而實現(xiàn)生產(chǎn)運行數(shù)字孿生方案的落地，對進一步探索智能油田方向的應(yīng)用實現(xiàn)有較大價值。
建設(shè)與應(yīng)用
勝利油田按照制定的統(tǒng)一技術(shù)方案，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)架構(gòu)，以新型實時數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)實現(xiàn)邊緣計算中臺，利用可靠傳輸和大數(shù)據(jù)建模計算等技術(shù)，將油田陸上114個管理區(qū)，35000余口油水井，540個站庫的工控設(shè)備采集的數(shù)據(jù)由SCADA系統(tǒng)轉(zhuǎn)儲給邊緣計算中臺，實現(xiàn)41萬臺設(shè)備的在線數(shù)據(jù)管理，并可在邊緣計算中臺進行數(shù)據(jù)導(dǎo)航、分析展示、建模計算等功能，實現(xiàn)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，模型為主體，計算為導(dǎo)向，控制為目的的生產(chǎn)運行數(shù)字孿生系統(tǒng)。
勝利油田按照構(gòu)建生態(tài)物聯(lián)網(wǎng)的理念，從初期對設(shè)備和系統(tǒng)進行了頂層設(shè)計，針對數(shù)據(jù)存儲及使用、聯(lián)調(diào)聯(lián)控、科研及仿真等方面的需求，統(tǒng)一規(guī)劃，研發(fā)了邊緣計算中臺，依托設(shè)備物聯(lián)技術(shù)、SCADA系統(tǒng)、PCS應(yīng)用，綜合實現(xiàn)“云、邊、端”協(xié)同,提升邊緣分析應(yīng)用的深度和優(yōu)化效果，如圖1所示。
圖1 勝利油田生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)工業(yè)控制大腦技術(shù)系統(tǒng)架構(gòu)
應(yīng)用多項技術(shù)
新型實時數(shù)據(jù)庫技術(shù)。專用實時數(shù)據(jù)索引，針對實時數(shù)據(jù)的高頻次、時間連續(xù)性（定長間隔）、采集點眾多等特性，實現(xiàn)專用的實施數(shù)據(jù)索引，相比使用關(guān)系型數(shù)據(jù)索引在處理實時數(shù)據(jù)時性能更好，支持的數(shù)據(jù)量更大。
分區(qū)分塊連續(xù)存儲，配合實時數(shù)據(jù)索引，通過按時間段分區(qū)，按指標分塊的方式，使同一指標數(shù)據(jù)按時間有序方式進行連續(xù)存儲，在范圍檢索時可以將連續(xù)的數(shù)據(jù)一次性取出，減少IO操作，從而性能在實時數(shù)據(jù)讀取上遠遠高于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
邊緣計算中臺服務(wù)技術(shù)。通過建立邊緣計算中臺對實時數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)治理、可視化展示、分析研究等，并以數(shù)據(jù)API即服務(wù)的形式提供出去，如圖2所示。
圖2邊緣計算中臺服務(wù)技術(shù)
實時數(shù)據(jù)在采集的過程中會面臨設(shè)備故障、網(wǎng)絡(luò)終端等很多情況導(dǎo)致的“假、啞、空”數(shù)據(jù)，這時從存儲源頭上進行數(shù)據(jù)治理及考核可以在最早的階段對數(shù)據(jù)進行治理清洗，如圖3所示。
圖3邊緣計算中臺數(shù)據(jù)治理
業(yè)務(wù)模型計算技術(shù)。通過對目標設(shè)備及可影響目標設(shè)備的其它設(shè)備的參數(shù)集按閾值、趨勢等算法，依靠經(jīng)驗公式形成權(quán)重控制，以目標分值評價為手段進行統(tǒng)一建模，進行實時的監(jiān)控與診斷,分析可能出現(xiàn)的各種問題,進而可以在異常事件初期及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的異常情況,以此來進行預(yù)警,提前采取預(yù)防措施,從而實現(xiàn)油田產(chǎn)量的穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)
[6]。利用區(qū)域級數(shù)據(jù)中臺倉庫的存力和算力對模型進行不間斷的剖析運算，生成報警、預(yù)警指導(dǎo)。如圖4。
圖4業(yè)務(wù)模型計算
智能化報警處置技術(shù)。建立健全生產(chǎn)運行預(yù)警、報警處置參考數(shù)據(jù)庫，將預(yù)警報警結(jié)果分類為自動化執(zhí)行、半自動化執(zhí)行，人工執(zhí)行等種類，按預(yù)警報警結(jié)果進行匹配，匹配成功的按照相關(guān)流程處理，如圖5。
自動化執(zhí)行，匹配處置方式，自動下發(fā)指令；半自動化執(zhí)行，形成處置參考轉(zhuǎn)人工核驗并執(zhí)行；人工執(zhí)行及無法匹配的直接分配到人。
圖5智能化報警處置
工業(yè)大腦實踐應(yīng)用。通過總體架構(gòu)設(shè)計中的層次，按設(shè)備層生產(chǎn)數(shù)據(jù)-->傳輸層傳輸采集數(shù)據(jù)-->數(shù)據(jù)層存儲計算數(shù)據(jù)-->業(yè)務(wù)層應(yīng)用數(shù)據(jù)-->下發(fā)控制指令-->傳輸?shù)皆O(shè)備執(zhí)行這一整個閉環(huán)實現(xiàn)自動偵測、采集、轉(zhuǎn)儲、應(yīng)用、決策、調(diào)節(jié)的往復(fù)循環(huán)過程即實現(xiàn)了該業(yè)務(wù)方向的數(shù)字孿生，如圖6。
圖6工業(yè)大腦助力數(shù)字孿生
供排關(guān)系調(diào)整。通過實時數(shù)據(jù)中臺連續(xù)跟蹤油井實時工況，計算抽油機平衡度，根據(jù)設(shè)定的目標產(chǎn)能，調(diào)整電機供電頻率，自動控制沖次。在給定的抽油機平衡度范圍內(nèi)限制電機供電頻率，保證一定的平衡度，降低供液不足風險，如圖7。
圖7供排關(guān)系調(diào)整
油井間開制度自動生成及執(zhí)行。通過實時數(shù)據(jù)中臺連續(xù)跟蹤液面和功圖變化，分析計算關(guān)井時液面恢復(fù)時間和開井生產(chǎn)時間確定間開周期，根據(jù)已確定好的間開周期自動控制油井開井及停井，如圖8。
圖8油井間開制度自動生成及執(zhí)行
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