大數據在中海油海上石油平臺關鍵動設備領域的應用

吉曉峰

（中海油信息科技有限公司天津分公司，天津300452）

大數據在中海油海上石油平臺關鍵動設備領域的應用

吉曉峰

（中海油信息科技有限公司天津分公司，天津300452）

基于海上石油平臺的關鍵動設備實時在線狀態監測技術，應用大數據分析技術，了解了海上關鍵動設備的生產運行特性，設計出關鍵動設備狀態實時監測系統和大數據應用分析系統，實現對設備軸承震動和溫度等數據的采集、提前報警提示，同時，提出相應的檢修建議，有效降低設備故障率。這樣，既解決了人工定期巡檢的局限性，也提高了監測質量和檢修效果。簡要介紹了大數據技術的定義及其主要技術，進一步闡述了大數據技術在中海油生產運行領域的應用情況，以期為日后的相關工作提供參考。

大數據；數據采集；數據監控；透平發電機組

1 大數據概述

1.1 大數據的定義和特征

隨著經濟的快速發展，人類進入了一個信息化、數字化社會，大數據便是隨之而來的產物。廣義上講，大數據是指，規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理的時間內捕捉、存儲、整理、處理和分析的數據。如果從數據本身看，大數據是規模大、處理速度快、多樣化的信息資產；從分析處理的方式看，傳統技術難以處理和應對，需要采用新的技術加以處理[1]。

相對于傳統數據，大數據具有顯著的特征，可以用4個“V”來總結，即Volume（數據量大）、Variety（數據種類繁多）、Velocity（處理速度快）、Value（數據價值大）[2]。

大數據的特征主要體現在以下4個方面：①數據體量巨大。截至2013年，世界上存儲的數據達到1.2 ZB字節[3]。②數據類型繁多，包括文字、圖像、視頻、地理位置信息，等等。③產生和處理速度快。互聯網時代，每時每刻都有大量數據被獲取和存儲。隨著科學技術的發展，大數據的處理與云計算、分布式技術的使用密切相關。另外，它能在秒級范圍內給出分析結果，只有快速處理才能有效利用獲取到的數據。④價值密度比較低，但商用價值大。互聯網時代上半結構化和非結構化數據占比已達95%以上[4]，分析大量數據時，需要花費更多的時間。同時，大量非結構化數據可以整合多次利用，大數據整體蘊藏著巨大的價值。

1.2 大數據的處理流程

大數據技術可以運用到各行各業，而大數據技術的應用流程是：①數據采集。數據采集是大數據處理技術的基礎，它主要是從本地數據庫、互聯網、物聯網等數據源導入數據。這個過程包括數據的提取、轉換和加載[1]。②數據管理。對采集的大數據進行適當的處理，并分類存儲，同時，提供快速訪問和查詢的功能。③數據分析。數據分析是大數據處理技術的關鍵，對集成的數據采用適當的算法模型，例如傳統的數據挖掘、統計分析、機器學習算法和云計算技術，進一步處理和分析[5]。其中，處理方式可分為數據流處理和批量處理2種。云計算作為大數據分析的支撐技術，也是大數據分析應用的基本平臺。④數據解釋。數據解釋主要是以直觀展現、理解的方式將數據分析的結果展示給用戶。數據可視化技術將是解釋大數據最常用、也是最有力的方式[6]。

2 大數據的應用

2.1 大數據在石油行業的應用現狀

大數據應用分析在石油行業的應用還處于起步階段。現有海上石油平臺工業控制均采用分散控制系統DCS和PLC控制系統，在很大程度上提高了機組的自動化水平，同時，也為大數據分析提供了有力的數據支持。本文將介紹中海油海上石油平臺大數據應用實例。

2.2 透平發電機組遠程專家支持系統

2.2.1 系統背景

透平發電機組作為海上平臺的關鍵動設備，可靠性是保證其正常運行的基礎，這直接關系著設備、人員的安全和公司的經濟效益。在渤海、東海以及南海海域的海上平臺和陸地終端處理廠，如果設備機組宕機，往往會導致整個生產裝置全面停產，甚至會造成巨大的經濟損失，并且維護人員很難及時就位維修，即使維修人員到達現場，也有可能因為缺少關鍵數據給故障分析和判斷帶來困難，從而降低技術人員的工作效率，最終效果也不一定理想。

為此，中海油構建了動設備機組的數據采集和狀態監測系統，遠程獲取燃機機組的運行數據，并通過海陸專網傳輸到遠程診斷及專家支持中心進行數據存儲、大數據分析和智能診斷。這樣做，一方面，在故障發生前，可以及時發現故障隱患，將故障消弭于無形；另一方面，在故障發生后，可以及時為維修維護人員提供技術支撐，并且利用大數據分析結果，在最短的時間內給出故障原因和解決方案，盡快恢復生產，解決平臺分布面廣、交通不便引發的問題。

2.2.2 透平機組數據采集和傳輸方式

海上平臺透平機組數據采集具有點數多、采樣頻率高的特點，在數據傳輸上要著重考慮安全性問題，要對透平機組的控制系統進行有效的安全隔離。對于新增透平機組，一般有2種方式采集數據：①新增透平機組進入原有電力并網系統（EMS）。此時，數據已傳入EMS的DMS實時/歷史數據庫服務器，可直接從EMS中提取相關透平機組的數據，從而滿足陸地專家的診斷需求。②新增透平機組不進入EMS。在這種情況下，可以通過透平控制系統取得相關數據。在渤海地區海上平臺，透平機組一般采用羅克韋爾公司的PLC作為其控制系統，因此，可以采取在原控制系統中增加以太網模塊的方式采集數據。如果原控制系統內沒有空間增加以太網模塊，可以通過上位機進行通訊，在上位機安裝OPC Server授權，通過OPC方式獲取相關數據。

2.2.3 數據傳輸方案

數據傳輸方案如圖1所示。

圖1 數據傳輸方案圖

透平發電機組遠程專家支持系統數據采集、傳輸、處理分為4個部分，具體如表1所示。

表1 透平發電機組遠程專家支持系統的組成

該系統將透平機組實時狀態數據自各分公司數據庫服務器或平臺機組系統采集并存儲，采用實時數據庫存儲數據，將數據用于關鍵設備運行狀態的診斷和分析工作。

2.2.4 系統實現功能

2.2.4.1 趨勢與預測

預測燃氣輪機性能、部件性能變化趨勢，機組部件運行壽命預估，提出相應的維修建議。

2.2.4.2 故障診斷與分析

燃氣輪機故障分類，故障診斷分析，故障知識庫，故障記錄數據庫。

2.2.4.3 振動分析

實時進行機旁振動監測，振動數據存儲和管理，遠程振動分析。

2.2.4.4 機組壽命分析與預測

使用當量運行時間法對機組實際運行時間進行統計分析，預測整機實際壽命，給出維修建議。

2.2.4.5 附屬系統診斷

提取附屬系統的監測數據，對相應數據進行趨勢預估、參數超限報警、附屬系統故障診斷。

2.2.4.6 軸承與滑油系統診斷模塊

綜合分析軸承振動和滑油系統數據，依據溫度變化趨勢和機組實際運行狀態給出軸承狀態。

3 結束語

依據數據采集監測分析—數據集成統一平臺—系統集成優化創新的思路，利用采集的歷史數據和實時數據進行大數據分析，形成有中海油大數據應用特色的系統應用案例。大數據發展的核心動力來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望，信息技術變革隨處可見。筆者相信，在不久的將來，信息技術變革的重點會從“T”（技術）向“I”（信息）轉變，它更注重信息本身。

［1］何寶宏，魏凱.大數據技術發展趨勢及應用的初步經驗［J］.金融電子化，2013（6）：31-34.

［2］Beyer M A，Laney D.The importance of‘Big Data’：adefinition.Stamford：Gartner，2012：2-5.

［3］Mayer-SchonbergerViktor，Cukier Kenneth.大時代數據［M］.周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2012.

［4］王成紅，陳偉能，張軍，等.大數據技術與應用中的挑戰性科學問題［J］.中國科學基金，2014（2）：92-97.

［5］梁楠，李磊明.大數據技術在工業領域的應用綜述［J］.電子世界，2016（17）：8-9.

［6］賀全兵.可視化技術的發展及應用［J］.中國西部科技，2008，7（4）：4-7.

〔編輯：白潔〕

TP311.13

：A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.16.149

2095－6835（2017）16－0149－03

吉曉峰（1970—），男，本科，主要從事中海油生產信息化及數據應用分析方面的工作。