基于物聯網技術的油田節能監測平臺研究

施海青，井 丹，黨延輝，敬興龍

(1.新疆華隆油田科技股份有限公司，新疆 克拉瑪依 834000;2.中石油新疆油田公司，新疆 克拉瑪依 834000)

0 引 言

油田使用能源的方式和種類主要是機采、注汽、注水、集輸、供水等工藝過程中所消耗的電、天然氣、煤等[1]。在油田生產過程中存在能耗較大、效率較低等問題，如中國石油天然氣股份有限公司2016年15家油氣田企業注水系統平均效率48.2%、泵機組效率74.9%、注水單耗8.29 kWh/m3。按照2015年工業與信息化部發布的《石油和化工企業能源管理中心建設實施方案》，明確了各類型企業的能源管理中心通用建設內容和專項建設內容，并提出了軟硬件建設和驗收標準[2]。文中以油田節能監測平臺搭建入手，通過物聯網技術、無線網絡通訊技術等，實現對油田生產工藝過程中主要能耗數據的監測、掌握能耗設備運行狀況、分析能耗效率、及時制定節能降耗措施、提升油田生產現場管理及智能化水平[3]。

1 基于物聯網技術的油田節能監測系統簡介

系統由現場傳感層、網絡傳輸層、系統應用層構成，基于物聯網傳感技術監控油田生產過程的主要能耗數據，其中包括機械采油過程的電機電流、電壓、功率、動液面、產液量等數據，注汽鍋爐燃燒過程中的鍋爐表面溫度、排煙溫度、煙氣含氧量、CO2量等數據，注水及集輸過程中的注配間三相電流、三相電壓、水井瞬時注水量、集油環摻水量、回油溫度、回油壓力等、加熱爐表面溫度、加熱爐煙氣含氧量、加熱爐排煙溫度等數據，泵機組運行過程中的輸油泵耗電量、注水泵耗電量、單相電流、節流損失率等數據[4]。同時利用有線、無線混合組網實時傳輸采集數據，從而完成對能耗狀況的實時監控。此外，對各生產環節進行分析優化，制定相應的節能降耗方案，并跟蹤整改實施情況及措施有效率。

系統結構如圖1所示。

圖1 系統結構

2 系統主要能耗評價參數

能耗評價參數主要包括產液單耗、產油單耗、產氣單耗、注水單耗、產汽單耗、節能量、節水量等。對單耗影響較大的重點耗能設備運行參數包括注汽過程的鍋爐熱效率、注汽管網熱流密度、鍋爐排煙溫度、鍋爐過剩空氣系數和非井注用汽比例等5項；注水工程主要有注水泵效率、節流損失率、功率因素、機組效率、注聚泵效率、注聚系統效率等6項；機械采油系統主要有機采系統效率、螺桿泵井系統效率、潛油電泵井系統效率、電機功率因素抽油泵效、電機功率利用率和平衡度等6項；集輸工程有燃氣加熱爐熱效率、燃油加熱爐熱效率、輸油泵效率、加熱爐表面溫度、加熱爐煙氣含氧量和加熱爐排煙溫度等6項指標；供電系統主要有功率因素和供電半徑等2項指標；共25項指標[5]。

現場傳感層核心組成部分為各類儀表及RTU設備，其中現場傳感器的選取結合物聯網傳感層的特點可選擇各種新型的無線傳感器，突出物聯網傳感層研究在工業現場的具體實踐，且相關設備均需要支持IPV6通訊協議[6]。

3 傳輸層系統網絡

系統傳輸層網絡運用了LTE網絡、網橋、電臺等無線通訊以及現場的RS232、光釬等有線通訊，主要根據站點已有網絡設備、數據傳輸距離、障礙物等因素靈活選擇組網方式，構建穩定的工業互聯網[7]。以機采系統為例，其網絡圖如圖2所示。

圖2 機采系統網絡圖

3.1 異構網絡互聯

3.1.1 結合LTE的多層次混合物聯網組網協議

LTE網絡的基礎設施與物聯網固定匯聚節點融合確保網絡中的傳感器在任一時間與LTE網絡的連通性[8]。

支持LTE的物聯網協議棧框架，實現基于LTE網絡的數據處理協議、多終端自適應接入協議及自適應組網協議等；

適合LTE網絡應用需求的物聯網節點專用軟件架構(底層協議棧、驅動、操作系統及中間件等)；

結合路由刷新間隔、傳感終端所負責采集的物聯網覆蓋范圍、匯聚節點周圍的瓶頸效應及網絡壽命等因素，分析和設計適用于混合網絡結構的網絡協議[9]。

3.1.2 LTE與無線傳感器網絡及互聯技術的研究

需要考慮網絡動態、無線媒質的丟失特性以及移動業務特性，要求多個傳感終端之間支持快速接入與可靠通信，支持自適應快速切換；設計基于LTE的物聯網查詢與匯報機制，包括LTE網絡基站發現機制、作為采集節點的物聯網路由選擇方案設計、數據匯報機制和協議設計；中高層節點采用雙模制式，通過協議轉換，利用基站間的有線鏈接實現中高層節點—基站—基站—中高層節點的互聯互通[10]。

3.1.3 無線傳感器網絡與LTE電磁兼容性

為滿足現場需要，需靈活采用不同的無線通信技術作為物聯網的通信手段，如在實際的數據傳輸量較小時，采用如Zigbee等無線通信技術的物聯網；而在視頻安全監控上，所要求的數據傳輸量較大時，采用如Wi-Fi等無線通信技術的物聯網；并且，在同一個融合網絡中，將同時存在低速、中高速的物聯網與LTE網絡[11]。

3.2 LTE網絡系統構建

LTE網絡系統包括LTE基站、LTE核心網、CPE終端設備，網絡設備選擇均達到IP66標準要求[12]。網絡搭建過程需考慮帶寬因素，如該研究在現場試驗過程中設計為機采系統每口井傳感器需要的帶寬小于15 kbps，一個攝像頭需要提供的帶寬為2 Mbps，一組井(6口井)總帶寬需求大概為2.1 Mbps。網絡峰值速率能夠達到上行36.54 Mbit/s,下行71 Mbit/s，并支持多種帶寬分配，頻譜分配更加靈活，系統容量和覆蓋顯著提升。其他注汽、注水、集輸、供水節能監測子系統網絡構建方式與機采方式相似。

4 系統應用及節能降耗措施研究

將所有數據引入節能監測平臺并進行實時分析，取代了以往靠統計人員通過大量的數據錄入與分析的方式，能快捷全面地統計分析各種生產報表信息及統計分析結果，從而制定相應的節能降耗措施[13]。

4.1 機采系統節能降耗

根據油田油井間抽制度選井原則，沉沒度長期(超過2個月)小于90米、日產液量長期小于1.2 噸/天，滿足任何一個條件則間抽。系統可遠程操控實現抽油機啟停，實現間抽管理。

結合歷史數據對比分析，及時發現耗電量上升大于15%的油井，結合電參、力參數據，發現造成高能耗原因，及時制定調參、加藥熱洗等解決措施，并利用實時視頻監控措施流程是否規范。

利用電流實時監測，提高平衡管理水平，在線分析油井平衡情況，通過軟件統計分析，篩選連續10天不達標井。

通過載荷實時采集，優化油井降粘工作，在線采集載荷數據，實時計算油井載荷比，篩選超出合理載荷比范圍的油井。

依托單井電量計量，強化機采能耗管理，結合歷史數據對比分析，及時發現5～7天內耗電量上升大于15%的油井，結合電參、力參數據，發現造成高能耗原因，并及時制定調參、加藥熱洗等解決措施，做到“日跟蹤、周分析、旬落實”。

4.2 集輸系統節能降耗

通過恒流遠程控制，保證平穩合格注水，安裝恒流注水裝置，在后臺可實現單井注水量遠程調節，分層注水合格率提升。

分析耗氣量數據，總結不同搭配方式氣量變化規律，優化使用最少耗氣量加熱爐組合，結合氣溫及生產情況，及時停運采暖爐及摻水爐，減少氣量消耗。

通過輸送溫度控制，降低原油輸送和處理的加熱耗電耗氣。通過優化集輸溫度、加熱爐提效單耗大幅下降。以某油田區塊為例，通過該措施集輸噸液單耗由11.23 kgce/t下降到7.14 kgce/t，下降了36.69%。

4.3 注水系統節能降耗

注水系統參量敏感性分析，通過對注水系統相關的注水壓力、機泵效率、管網效率、電機負載率、注水量、日用電量、注水井流量、平均注水油壓等生產數據進行分析，得出影響系統效率、注水標耗等各種因素之間的關聯度，制定出相應的技術方案，并對實施后的注水能效利用率及節能效果開展分析與預測。以某油田為例，通過分析得出注水單耗與注水系統壓力擬合程度為0.91，如圖3所示；機泵效率與注水壓力相關性較低，關聯程度為0.19，如圖4所示；機泵效率與單耗基本不相關，如圖5所示。

圖3 注水壓力-單耗擬合曲線

優化注水泵梯級配置，有效減少因管線憋壓造成的能耗損失，提升注水系統效率。通過對離心泵和柱塞泵的減級改造，減少節流損失，并杜絕了回流。如某注水泵原泵參數為DF80-150×12，流量Q=80 m3/h，揚程H=1 860 m，現改參數為DF90-150×10，流量Q=90 m3/h，揚程H=1 500 m，實施后機組效率為70.2%，運行功率降低19.2%，注水單耗由原來的7.8 kWh/m3降到6.3 kWh/m3，年節電118.2×104kWh。

圖4 注水壓力-機泵效率擬合曲線

圖5 機泵效率-單耗擬合曲線

采取酸化增注等措施，降低壓力上升較快的單井注水壓力，開展水質治理工作，從源頭改善因水質不配伍造成的管柱、地層結垢問題。

在逐步提高注水水質達標率的前提下，對局部分散注水的區塊，實施局部聚垢除垢措施，減少管網壓力損失，降低注水單耗。

針對部分油藏非均質性嚴重，層間儲層物性差異大、剖面動用差異大、動用程度低、易水淹水竄的特點，采用分注井輪注、周期注水和分層注水。如某油田齊古組油藏實施層間周期間注35井次、分層輪注13井次，累積增油0.8萬噸，累積減少無效注水9萬方，節約電量約60.66×104kwh。

4.4 注汽鍋爐節能降耗

加強稠油注汽井分類分治工作，加大對吞吐效益井優化注汽力度，減少低效注汽；加強節能數據監督，通過月通報制度，使得煙氣含氧降低、鍋爐熱效率提高。通過節能監測對煙冷鍋爐實施技術改造，以某注汽站7臺鍋爐為例，平均單耗降低3.6 m3/t；平均過熱度從8 ℃降至7 ℃，平均干度值降低0.39。

5 結束語

智能油田的建設為物聯網技術的應用提供了廣闊的平臺。文中以油田節能監測入手，以實時監測能耗數據、準確掌握能耗設備運行狀況、高效分析能耗效率、及時制定節能降耗措施、提升油田生產現場管理及智能化水平以及最大限度降低能耗成本為目的，綜合運用多項物聯網相關技術，搭建了一套集中的系統化管理平臺。該平臺還可以結合到現有的油田生產管理系統中，綜合運用大數據技術、云計算技術、專家診斷技術等開展更多具體的節能降耗措施及方案研究[14]。

參考文獻:

[1] 王 賡，李愛仙，李鐵男，等.能源管理體系要求[S].北京：中國國家標準化管理委員會，2012.

[2] 王 賡，李愛仙，李鐵男,等.能源管理體系實施指南[S].北京：中國國家標準化管理委員會，2012.

[3] 張 豪，王益涵，吳 飛.計算機節能技術綜述[J].計算機技術與發展,2016,26(1):124-128.

[4] 陳新發，曾 潁，李清輝.數字油田建設與實踐:新疆油田信息化建設[M].北京：石油工業出版社，2008.

[5] 梁士軍，廉守軍，田春雨，等.油田生產系統節能監測規范[S].北京：中國國家標準化管理委員會，2015.

[6] 張 凱，姚 軍，徐 暉,等.油田智能生產管理技術[J].油氣田地面工程，2009，28(12)：62-63.

[7] XU Z Q，HE J L，CHEN Z Y.Design and actualization of IoT-based intelligent logistics system[C]//IEEE international conference on industrial engineering & engineering management.[s.l.]:IEEE,2012:2245-2248.

[8] 沈 驍，邵 震，劉 琛.WLAN與LTE網絡間IP流移動性的控制策略探討[J].電信科學，2013，29(2)：19-23.

[9] 王營冠，張 智.無線傳感網技術[M].北京：電子工業出版社，2012.

[10] 李姍姍，吳慧娟，盧祥林,等.基于光纖傳感網技術的智能油田綜合監測系統[J].安防科技，2011(8)：15-18.

[11] FOROUZAN B A.Data communications networking[M].4th ed.北京：機械工業出版社，2006.

[12] 蔣 瑩,吳 蒙.WSN基于網絡編碼數據傳輸可靠性研究[J].計算機技術與發展,2013,23(4):148-150.

[13] 尚福華,楊 慧，張吉峰,等.基于QPSO的BP神經網絡油田節能指標預測[J].計算機系統應用,2013,22(6):95-97.

[14] MILLER M.Cloud computing[M].北京:機械工業出版社，2009.