復(fù)雜報(bào)警機(jī)制在石西油田中的應(yīng)用

劉 婷，郭寶靈，張建軍

（新疆油田公司石西油田作業(yè)區(qū)，新疆 克拉瑪依 834000）

0 引言

石西油田作業(yè)區(qū)地處準(zhǔn)噶爾盆地古爾班通古特沙漠腹地，目前共有4個(gè)油氣田，有28個(gè)油藏、7個(gè)氣藏，共35 個(gè)油氣開發(fā)單元，油區(qū)面積達(dá)8 000 km，距新疆維吾爾自治區(qū)克拉瑪依市170 km。石西油田自動(dòng)化系統(tǒng)建設(shè)從1998 年開始至今，已形成一套從油水氣井到采注計(jì)量站再到油氣處理站的生產(chǎn)全過程監(jiān)控、數(shù)據(jù)管理應(yīng)用系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（Supervisory Control And Data Acquisition，SCADA）系統(tǒng)自建成以來已運(yùn)行20 年，實(shí)現(xiàn)了油區(qū)井站3 萬多點(diǎn)工況數(shù)據(jù)的集中監(jiān)控與管理，目前采用“報(bào)警事件閉環(huán)管理”模式和以報(bào)警數(shù)據(jù)點(diǎn)為基礎(chǔ)的閾值報(bào)警機(jī)制，系統(tǒng)采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與設(shè)置閾值進(jìn)行比較，超出閾值范圍推出相應(yīng)類型的報(bào)警提醒，同時(shí)將報(bào)警進(jìn)行解析歸類，所有與該事件有關(guān)的報(bào)警全部集中起來，系統(tǒng)不再反復(fù)彈出報(bào)警信息，用戶可以集中處理一個(gè)問題。雖然報(bào)警量大幅降低，但部分異常仍需要人為進(jìn)行對比分析判斷，導(dǎo)致此類異常沒有及時(shí)診斷出來，造成監(jiān)控效率下降，影響生產(chǎn)安全。同時(shí)，現(xiàn)場儀表故障導(dǎo)致數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性降低，缺乏對儀表狀態(tài)的診斷功能。此外，監(jiān)控系統(tǒng)的報(bào)警機(jī)制均以事后報(bào)警為主，難以起到很好的預(yù)防作用。這些情況導(dǎo)致報(bào)警處理效率較低，影響生產(chǎn)監(jiān)控及預(yù)警判斷，已不能滿足監(jiān)控報(bào)警需求。

因此，研究實(shí)時(shí)計(jì)算、先進(jìn)報(bào)警管理等前沿技術(shù)，利用油田大數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢預(yù)測和輔助決策，提高監(jiān)控的準(zhǔn)確率與覆蓋率，成為解決上述問題的關(guān)鍵所在。制定行之有效的報(bào)警管理規(guī)范、設(shè)計(jì)合理的先進(jìn)報(bào)警管理系統(tǒng)，是提升報(bào)警管理水平、實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)操作和安全生產(chǎn)的重要措施。

石西油田油氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)智能分析與預(yù)警系統(tǒng)在業(yè)務(wù)分析基礎(chǔ)上，通過建立多參數(shù)預(yù)警、趨勢預(yù)警等復(fù)雜預(yù)警模型，利用動(dòng)態(tài)預(yù)警計(jì)算，將原來油水井、管線、區(qū)塊等無法直接報(bào)警的生產(chǎn)異常及時(shí)進(jìn)行預(yù)警，目前已綁定參數(shù)點(diǎn)包括儀表異常5 517 個(gè)、管線1 233 個(gè)、區(qū)塊2 578 個(gè)、電力2 218 個(gè)、趨勢1 155 個(gè)；完成分布式控制系統(tǒng)（Distributed Control System，DCS）數(shù)據(jù)對接接口開發(fā)，以及模型所需數(shù)據(jù)點(diǎn)的接入；繪制管線監(jiān)控組態(tài)圖13 幅。建立的預(yù)警模型，充分利用先進(jìn)的信息計(jì)算技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于油氣數(shù)據(jù)的智能預(yù)警分析。該系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)對報(bào)警事件和生產(chǎn)故障點(diǎn)精準(zhǔn)定位及儀表工作狀態(tài)在線診斷，實(shí)現(xiàn)了涵蓋現(xiàn)場儀表、油水井、計(jì)量站間、管線、區(qū)塊的一體化生產(chǎn)監(jiān)控及預(yù)警報(bào)警管理。

1 生產(chǎn)數(shù)據(jù)智能分析

在油氣生產(chǎn)行業(yè)中，目前主流的報(bào)警模式均采用單點(diǎn)參數(shù)報(bào)警，超出設(shè)置的閾值范圍就觸發(fā)報(bào)警。但現(xiàn)場提取數(shù)據(jù)來源不可靠，或者異常情況需要多參數(shù)綜合分析判斷，以及事后報(bào)警等情況，造成監(jiān)控報(bào)警功能單一、人工工作量大、效率低下。因此，石西油田作業(yè)區(qū)通過生產(chǎn)數(shù)據(jù)深度分析，優(yōu)化報(bào)警邏輯，支持分析計(jì)算模型的自定義編輯及擴(kuò)展，開發(fā)聯(lián)動(dòng)報(bào)警功能，建立趨勢預(yù)警模型，有效降低了無效、重復(fù)報(bào)警數(shù)量，減少了監(jiān)控崗位監(jiān)控工作量，并且有效降低了修改維護(hù)報(bào)警閾值的頻率，減少了監(jiān)控技術(shù)人員的維護(hù)工作量，從而使監(jiān)控系統(tǒng)功能更完善、效果更明顯。在降低人員勞動(dòng)強(qiáng)度和減少無效報(bào)警的同時(shí)，保持系統(tǒng)的先進(jìn)性、智能性和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。

1.1 現(xiàn)場儀表分析

傳感器數(shù)據(jù)落零、負(fù)值或周期內(nèi)異常波動(dòng)，根據(jù)儀表量程特性、生產(chǎn)數(shù)據(jù)合理范圍特征、異常持續(xù)時(shí)間等標(biāo)準(zhǔn)判斷儀表異常。根據(jù)判斷的結(jié)果，形成儀表異常報(bào)警數(shù)據(jù)表，在現(xiàn)場確定正常之后關(guān)閉相應(yīng)參數(shù)的報(bào)警，形成儀表異常數(shù)據(jù)表，推送至數(shù)據(jù)庫管理空間（Database-Managed Space，DMS）中。

1.2 區(qū)塊分析

在油田生產(chǎn)中，偶爾會(huì)遇到突發(fā)性停電事故，造成大面積井、站通信中斷及油井停抽。為及時(shí)恢復(fù)生產(chǎn)，需第一時(shí)間將停電信息推送至監(jiān)控平臺(tái)，同時(shí)需要準(zhǔn)確定位停電區(qū)域，監(jiān)控人員可及時(shí)了解停電原因并通知巡井人員查看現(xiàn)場。將表1 數(shù)據(jù)接入系統(tǒng)，基于區(qū)塊實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，建立區(qū)塊報(bào)警模型，重點(diǎn)解決預(yù)警通信、停電帶來生產(chǎn)及管理問題。

表1 多參數(shù)綜合報(bào)警規(guī)則

1.3 多參數(shù)復(fù)雜報(bào)警

油田生產(chǎn)運(yùn)行管理過程涉及監(jiān)控報(bào)警，有的需要實(shí)時(shí)診斷報(bào)警，有的需要周期性診斷報(bào)警，有的需要多參數(shù)診斷報(bào)警，有的需要結(jié)合各因素綜合診斷報(bào)警，由此需要按照不同的診斷報(bào)警需求，有針對性地選擇計(jì)算工具，建立不同報(bào)警模型。首先，基于業(yè)務(wù)分析總結(jié)診斷模型涉及哪些計(jì)算方法；其次，對計(jì)算方法進(jìn)行拆分，提取共性內(nèi)容，建立具有通用性的系統(tǒng)模型，如上升趨勢、下降趨勢、多參數(shù)對比等；最后，基于系統(tǒng)模型，以界面交互方式構(gòu)建適用于不同生產(chǎn)工藝環(huán)節(jié)的專屬業(yè)務(wù)模型，建立診斷模型庫（建模規(guī)則如表2 所示）。另外，基于構(gòu)建的業(yè)務(wù)模型，按照實(shí)際生產(chǎn)監(jiān)控管理需要，每個(gè)業(yè)務(wù)模型與對應(yīng)生產(chǎn)對象、生產(chǎn)數(shù)據(jù)綁定，最終實(shí)現(xiàn)模型的應(yīng)用，并且提供一套模型可視化綁定的機(jī)制。

表2 事件報(bào)警與復(fù)雜報(bào)警處理效果對比

1.4 預(yù)警系統(tǒng)

數(shù)據(jù)異常本身可能就是一種對現(xiàn)場工況的反映，為了避免有價(jià)值的數(shù)據(jù)被過濾掉，加強(qiáng)油氣生產(chǎn)全面風(fēng)險(xiǎn)管理，石西油田建立積極主動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，變事后控制為事前防范，對提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在數(shù)據(jù)進(jìn)行模型診斷運(yùn)算前，建立集成時(shí)序預(yù)測模型，添加趨勢預(yù)警規(guī)則，涉及油井、注水井、計(jì)量間、管線等生產(chǎn)重點(diǎn)參數(shù)，對參數(shù)長期趨勢、周期性趨勢及隨機(jī)變化進(jìn)行預(yù)測，實(shí)現(xiàn)對重大風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警管理，有效預(yù)防和控制重大風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)預(yù)處理有兩種方式：對于簡單的處理規(guī)則，在診斷模型配置中直接作為模型里面的一項(xiàng)判斷條件進(jìn)行處理即可；對于復(fù)雜的、運(yùn)算量比較大的處理規(guī)則，單獨(dú)建立預(yù)處理任務(wù)進(jìn)行專門處理，處理后的結(jié)果再推送給診斷任務(wù)。

1.5 診斷模型可視化配置

常規(guī)的復(fù)雜報(bào)警模型建立，一般是在程序中通過代碼固定好的，在模型運(yùn)行調(diào)試階段使用非常不便，模型的修改及更新非常耗時(shí)且更新周期較長，從而導(dǎo)致模型改進(jìn)完善工作效率低下，無法通過快速迭代方式建立行之有效的診斷模型，系統(tǒng)運(yùn)行效果大打折扣。為此，根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求，在此系統(tǒng)中，開發(fā)了常用模型算法的可視化定制功能。用戶通過界面交互即可實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息的配置，其中模型可配置內(nèi)容包括：模型名稱、報(bào)警計(jì)算點(diǎn)數(shù)、消警計(jì)算點(diǎn)數(shù)、輸入流個(gè)數(shù)、模型類型（模型分類管理的結(jié)構(gòu)樹）、模型子類型、模型嚴(yán)重等級(jí)、模型內(nèi)容描述、輸入流名稱定義、觸發(fā)流規(guī)則設(shè)置、報(bào)警判據(jù)邏輯設(shè)置、消警判據(jù)邏輯設(shè)置等。

2 效果分析

石西油田將“設(shè)定閾值的事件報(bào)警機(jī)制”改進(jìn)為“多參數(shù)復(fù)雜的報(bào)警機(jī)制”，極大地提高了報(bào)警處理工作的效率，主要效果體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面。

（1）生產(chǎn)數(shù)據(jù)深度分析：將原來管線、油水井、區(qū)塊等無法直接報(bào)警的生產(chǎn)異常納入監(jiān)控管理中，降低監(jiān)控人員勞動(dòng)強(qiáng)度，減少無效報(bào)警，提高判斷準(zhǔn)確性。

（2）區(qū)塊分析：實(shí)現(xiàn)基于區(qū)塊數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析與預(yù)警，重點(diǎn)解決通信、供電帶來的大面積生產(chǎn)及管理問題；開發(fā)重要管線的監(jiān)控界面與曲線查詢功能，實(shí)現(xiàn)重要管線可視化展示，完善閾值報(bào)警功能。

（3）現(xiàn)場儀表故障判斷：通過對傳感器數(shù)據(jù)異常的分析，快速準(zhǔn)確定位儀表等現(xiàn)場故障，對儀表狀態(tài)進(jìn)行診斷，以免虛假數(shù)據(jù)造成監(jiān)控盲區(qū)，對現(xiàn)場儀表進(jìn)行及時(shí)校對，提高了數(shù)據(jù)采集的真實(shí)性，有效延長生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行時(shí)率、挖掘生產(chǎn)潛力、降低生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

（4）多參數(shù)報(bào)警：構(gòu)建生產(chǎn)數(shù)據(jù)智能分析與預(yù)警模型庫，將行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行量化管理，實(shí)現(xiàn)油氣生產(chǎn)自動(dòng)分析。針對某一故障問題，能夠找到與之關(guān)聯(lián)的參數(shù)，分析參數(shù)值的變化來判斷故障是否發(fā)生，對發(fā)現(xiàn)的問題及時(shí)進(jìn)行報(bào)警，減少人工綜合分析判斷工作量，提高異常發(fā)現(xiàn)及時(shí)率。

（5）趨勢預(yù)警：建立能夠支持海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算的流計(jì)算引擎，滿足復(fù)雜模型條件下的即時(shí)預(yù)警分析。利用實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)流進(jìn)行線性擬合，得到擬合斜率，通過斜率的變化來判斷即將發(fā)生的故障，及時(shí)進(jìn)行報(bào)警，彌補(bǔ)人工定期翻曲線查看異常的空白期，及時(shí)發(fā)現(xiàn)即將發(fā)生的故障，提前落實(shí)并處理巡井現(xiàn)場，預(yù)防事故發(fā)生。

3 建 議

建立石西油田全景監(jiān)控模式，實(shí)現(xiàn)油氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)智能分析與預(yù)警系統(tǒng)、生產(chǎn)監(jiān)控平臺(tái)、DMS 系統(tǒng)的無縫融合。支持各級(jí)生產(chǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，通過報(bào)警事件閉環(huán)管理模式，使報(bào)警信息更加準(zhǔn)確，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)監(jiān)控過渡到生產(chǎn)指揮，提高生產(chǎn)效率，降低安全風(fēng)險(xiǎn)。建立復(fù)雜報(bào)警管理機(jī)制，去除冗余報(bào)警，監(jiān)控報(bào)警數(shù)量與質(zhì)量得到有效控制，大幅提升油田現(xiàn)場無人值守的可靠性。建立多參數(shù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析模型，對報(bào)警事件和生產(chǎn)故障點(diǎn)精準(zhǔn)定位；儀表工作狀態(tài)在線診斷，實(shí)現(xiàn)故障精準(zhǔn)定位，儀表維修單準(zhǔn)確率100%。通過生產(chǎn)過程實(shí)時(shí)監(jiān)測，進(jìn)一步探索監(jiān)控運(yùn)行模式，優(yōu)化監(jiān)控崗位操作規(guī)程，以提高分析判斷問題準(zhǔn)確率，輔助決策下達(dá)到位，動(dòng)態(tài)指揮，使油田精細(xì)化管理水平進(jìn)一步提高。

4 結(jié)語

復(fù)雜報(bào)警機(jī)制在石西油田已得到推廣和深化應(yīng)用，并取得了良好的效果，具有廣泛的推廣價(jià)值，為后續(xù)應(yīng)用擴(kuò)展提供技術(shù)支撐。目前，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理、收集多源數(shù)據(jù)時(shí)，仍需要一定程度的人工干預(yù)，如何考量人工智能和人工干預(yù)的權(quán)重問題是下一步研究的方向。