在油田多年的勘探開(kāi)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(jí)數(shù)式的增長(zhǎng),油田在信息化實(shí)施過(guò)程中在不斷地改善存儲(chǔ)環(huán)境及方式，在當(dāng)今國(guó)際油價(jià)持續(xù)下跌的嚴(yán)峻形勢(shì)下,如何發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏的價(jià)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(shí)現(xiàn)降本增效成為目前新疆油田亟待解決的問(wèn)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(jià)值,實(shí)現(xiàn)開(kāi)源節(jié)流創(chuàng)新創(chuàng)效,是當(dāng)前國(guó)際油田發(fā)展的趨勢(shì),也是國(guó)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(shí)現(xiàn)全面覆蓋，實(shí)現(xiàn)35000余口油水井、540多座站庫(kù)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集實(shí)時(shí)化和部分設(shè)備過(guò)程控制的自動(dòng)化，建成生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)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(dòng)化采集控制設(shè)備有28萬(wàn)臺(tái)（塊），數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備有13萬(wàn)臺(tái)(套)，總計(jì)41萬(wàn)臺(tái)。實(shí)現(xiàn)了工控前端參數(shù)的實(shí)時(shí)采集，改變了傳統(tǒng)人工采集模式，通過(guò)轉(zhuǎn)儲(chǔ)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(duì)性的數(shù)據(jù)建模方式實(shí)現(xiàn)了報(bào)警、預(yù)警的自動(dòng)推送，推進(jìn)了分析模式、評(píng)價(jià)方式、工作方法的改變，實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)前端全過(guò)程數(shù)字化、可視化、遠(yuǎn)程化管控，提升了對(duì)管理區(qū)的一體化聯(lián)動(dòng)、精細(xì)化管理、精準(zhǔn)化管控能力，推動(dòng)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(dòng)生產(chǎn)率、改善油藏經(jīng)營(yíng)效果等方面見(jiàn)到了明顯成效。
勝利油田目前工業(yè)控制體系已實(shí)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(lái)隨著對(duì)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(dòng)化控制條件也逐步成熟。
面臨的問(wèn)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(yíng)方面帶來(lái)了巨大效益，生產(chǎn)管理對(duì)生產(chǎn)信息化系統(tǒng)的依賴程度越來(lái)越高，而主要依賴的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)有著采集點(diǎn)眾多，綜合數(shù)據(jù)體量龐大，如何長(zhǎng)期有效地保存數(shù)據(jù)、高效地使用數(shù)據(jù)，如何進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)深化應(yīng)用實(shí)現(xiàn)多設(shè)備聯(lián)調(diào)聯(lián)控，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)科研及仿真成為新時(shí)期急需解決的問(wèn)題。
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及使用方面的需求。油田實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)過(guò)多的存儲(chǔ)點(diǎn)，從前端RTU到SCADA，SCADA轉(zhuǎn)儲(chǔ)到關(guān)系庫(kù)，進(jìn)行分析時(shí)再轉(zhuǎn)儲(chǔ)到分析庫(kù)，存儲(chǔ)經(jīng)歷的點(diǎn)比較多，且實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)使用關(guān)系庫(kù)作為主存儲(chǔ)，無(wú)法使數(shù)據(jù)長(zhǎng)久在線，性能不能達(dá)到預(yù)定目標(biāo)。油田實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸時(shí)效性，過(guò)多的存儲(chǔ)點(diǎn)使得整個(gè)傳輸使用的鏈條較長(zhǎng)，從而導(dǎo)致實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)效性變差，同時(shí)占用網(wǎng)絡(luò)資源多，繼而會(huì)出現(xiàn)報(bào)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(duì)調(diào)控目標(biāo)進(jìn)行多設(shè)備建模，雖然現(xiàn)在有一些模型實(shí)現(xiàn)了多參數(shù)建模，但眾多模型在不間斷運(yùn)行過(guò)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(lái)的算力不足問(wèn)題延緩了對(duì)計(jì)算要求較高的聯(lián)控聯(lián)調(diào)的實(shí)施，另外，數(shù)據(jù)采集、傳輸、分析、決策等過(guò)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(kù)支持，來(lái)輔助決策后的自動(dòng)控制。
實(shí)時(shí)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(jìn)的過(guò)程中，越來(lái)越多的降本增效等專業(yè)方向上的科研及推廣帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)效益提升，而目前的數(shù)據(jù)架構(gòu)中提取久遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)非常困難，需要通過(guò)新型軟件設(shè)施來(lái)支持。因此，勝利油田生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的工業(yè)大腦研究及實(shí)踐，以提升實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能及計(jì)算能力，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)深化應(yīng)用為目的，對(duì)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(jìn)，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)使用流程進(jìn)行梳理和優(yōu)化，通過(guò)實(shí)施適合油田業(yè)務(wù)的邊緣計(jì)算中臺(tái)提升系統(tǒng)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、檢索、計(jì)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(jìn)采集、存儲(chǔ)、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(jì)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(zhǎng)遠(yuǎn)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(shí)現(xiàn)易于定義的業(yè)務(wù)模型工具及高效的模型運(yùn)算執(zhí)行系統(tǒng)作為工業(yè)控制的數(shù)據(jù)決策及自動(dòng)執(zhí)行，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)字孿生方案的落地，對(duì)進(jìn)一步探索智能油田方向的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)有較大價(jià)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(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)架構(gòu)，以新型實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算中臺(tái)，利用可靠傳輸和大數(shù)據(jù)建模計(jì)算等技術(shù)，將油田陸上114個(gè)管理區(qū)，35000余口油水井，540個(gè)站庫(kù)的工控設(shè)備采集的數(shù)據(jù)由SCADA系統(tǒng)轉(zhuǎn)儲(chǔ)給邊緣計(jì)算中臺(tái)，實(shí)現(xiàn)41萬(wàn)臺(tái)設(shè)備的在線數(shù)據(jù)管理，并可在邊緣計(jì)算中臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)航、分析展示、建模計(jì)算等功能，實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，模型為主體，計(jì)算為導(dǎo)向，控制為目的的生產(chǎn)運(yùn)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(duì)設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行了頂層設(shè)計(jì)，針對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(jì)算中臺(tái)，依托設(shè)備物聯(lián)技術(shù)、SCADA系統(tǒng)、PCS應(yīng)用，綜合實(shí)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(shí)時(shí)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(xiàng)技術(shù)
新型實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。專用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)索引，針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高頻次、時(shí)間連續(xù)性（定長(zhǎng)間隔）、采集點(diǎn)眾多等特性，實(shí)現(xiàn)專用的實(shí)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(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)性能更好，支持的數(shù)據(jù)量更大。
分區(qū)分塊連續(xù)存儲(chǔ)，配合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)索引，通過(guò)按時(shí)間段分區(qū)，按指標(biāo)分塊的方式，使同一指標(biāo)數(shù)據(jù)按時(shí)間有序方式進(jìn)行連續(xù)存儲(chǔ)，在范圍檢索時(shí)可以將連續(xù)的數(shù)據(jù)一次性取出，減少I(mǎi)O操作，從而性能在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀取上遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。
邊緣計(jì)算中臺(tái)服務(wù)技術(shù)。通過(guò)建立邊緣計(jì)算中臺(tái)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)算中臺(tái)服務(wù)技術(shù)
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在采集的過(guò)程中會(huì)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(shí)從存儲(chǔ)源頭上進(jìn)行數(shù)據(jù)治理及考核可以在最早的階段對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行治理清洗，如圖3所示。
圖3邊緣計(jì)算中臺(tái)數(shù)據(jù)治理
業(yè)務(wù)模型計(jì)算技術(shù)。通過(guò)對(duì)目標(biāo)設(shè)備及可影響目標(biāo)設(shè)備的其它設(shè)備的參數(shù)集按閾值、趨勢(shì)等算法，依靠經(jīng)驗(yàn)公式形成權(quán)重控制，以目標(biāo)分值評(píng)價(jià)為手段進(jìn)行統(tǒng)一建模，進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控與診斷,分析可能出現(xiàn)的各種問(wèn)題,進(jìn)而可以在異常事件初期及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的異常情況,以此來(lái)進(jìn)行預(yù)警,提前采取預(yù)防措施,從而實(shí)現(xiàn)油田產(chǎn)量的穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)
[6]。利用區(qū)域級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)倉(cāng)庫(kù)的存力和算力對(duì)模型進(jìn)行不間斷的剖析運(yùn)算，生成報(bào)警、預(yù)警指導(dǎo)。如圖4。
圖4業(yè)務(wù)模型計(jì)算
智能化報(bào)警處置技術(shù)。建立健全生產(chǎn)運(yùn)行預(yù)警、報(bào)警處置參考數(shù)據(jù)庫(kù)，將預(yù)警報(bào)警結(jié)果分類為自動(dòng)化執(zhí)行、半自動(dòng)化執(zhí)行，人工執(zhí)行等種類，按預(yù)警報(bào)警結(jié)果進(jìn)行匹配，匹配成功的按照相關(guān)流程處理，如圖5。
自動(dòng)化執(zhí)行，匹配處置方式，自動(dòng)下發(fā)指令；半自動(dòng)化執(zhí)行，形成處置參考轉(zhuǎn)人工核驗(yàn)并執(zhí)行；人工執(zhí)行及無(wú)法匹配的直接分配到人。
圖5智能化報(bào)警處置
工業(yè)大腦實(shí)踐應(yīng)用。通過(guò)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)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(chǔ)計(jì)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(gè)閉環(huán)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)偵測(cè)、采集、轉(zhuǎn)儲(chǔ)、應(yīng)用、決策、調(diào)節(jié)的往復(fù)循環(huán)過(guò)程即實(shí)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(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中臺(tái)連續(xù)跟蹤油井實(shí)時(shí)工況，計(jì)算抽油機(jī)平衡度，根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)產(chǎn)能，調(diào)整電機(jī)供電頻率，自動(dòng)控制沖次。在給定的抽油機(jī)平衡度范圍內(nèi)限制電機(jī)供電頻率，保證一定的平衡度，降低供液不足風(fēng)險(xiǎn)，如圖7。
圖7供排關(guān)系調(diào)整
油井間開(kāi)制度自動(dòng)生成及執(zhí)行。通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中臺(tái)連續(xù)跟蹤液面和功圖變化，分析計(jì)算關(guān)井時(shí)液面恢復(fù)時(shí)間和開(kāi)井生產(chǎn)時(shí)間確定間開(kāi)周期，根據(jù)已確定好的間開(kāi)周期自動(dòng)控制油井開(kāi)井及停井，如圖8。
圖8油井間開(kāi)制度自動(dòng)生成及執(zhí)行
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