大數據分析在油田生產設備的故障診斷應用

馬楠?趙楚丹

摘要：油田采油作業是一項非常復雜的工作，其涉及面廣，對技術的要求也很高。而設備在油田生產中起著非常重要的作用。如果設備出現故障，就會影響油田的采集率，甚至會發生危險的事故。只有利用先進的大數據技術，做好對故障的診斷工作，才能保證設備的正常運行，減少故障所帶來的問題和損失。對大數據分析技術應用于油田生產設備的故障診斷進行了分析，希望能保證油田生產的安全性，減少采油的成本消耗，帶來更高的產量。

關鍵詞：大數據；分析技術；油田生產設備；故障；診斷

一、前言

油田企業經過多年的信息化建設，充分利用了先進的大數據技術、信息技術。通過對生產設備的數據和信息進行采集，快速識別和判斷故障，獲得更多有用的指標，從而減少了故障產生的概率，為油田生產的決策提供更多有價值的參考依據，促進各項工作的順利開展，為油田企業獲取更多的經濟效益、社會效益。因此，大數據分析技術對于油田生產設備故障診斷，起著非常重要的作用。

二、大數據分析技術的類型

（一）大數據抽取和預處理技術

大數據抽取技術指的是將不同類型和機構的數據轉變為方便處理的類型。在大數據抽取技術中，各種時間、地點、名稱的數據所表達的含義必須和算法要求相符，這是規范的自然語言集合。計算機技術也能對其進行理解，從而對數據進行提取。

數據的清洗則是為了對字段進行確認，分析數據有沒有出現缺失、異常的問題。如果有，則要采取剔除法來解決，借助估計值和平均值進行填補，或是利用邏輯關系換掉錯誤的數據。對數據進行構建，即建立新的字段，滿足大數據的建模需求。從而將其作為特征參數，比如平均數。數據的變換，則會將初始數據轉變為方便挖掘數據的類型，即歸一化處理[1]。

（二）大數據分析與挖掘技術

大數據分析與挖掘的技術，包括因子分析、聚類分析、回歸分析、數據挖掘技術等等。而應用在油田生產中的分析技術，則包括聚類分析、因子分析、回歸分析等。其中，聚類分析指的是將一些具有相似特征的物體、事物歸為一種類型，這樣便能分析一些特性相似的物體，對樣本進行劃分。同一類型的事物被賦予相應的同質性，不同類型的事物則具有異質性?；貧w分析指的是通過相應的數據組，研究不同變量之間的關聯性，找到隱形的變量依存關聯性。借助回歸分析，能促使變量間的復雜關系更加簡單。因子分析則是用少數幾個因子來描述指標與因素的關聯性，促使幾個聯系性強的變量歸為一種類型，成為一個因子，并展現出初始數據的信息。數據挖掘技術，即從數據中找出一些有價值的信息。一般用于對數據的處理和推測，達到預測的目標。如今，這些技術已經被廣泛運用于油田生產設備的故障分析中。

（三）大數據存儲和預測技術

在大數據技術中，存儲和預測是兩個非常重要的模塊，直接決定了數據的存儲和查詢效率。一方面是存儲，大數據系統的存儲方式通常分為兩種：順序存儲和非順序存儲。順序存儲系統是將數據按時間順序記錄下來，從而減少對內存的占用，但是這種方式不能支持實時查詢。非順序存儲系統則是將所有數據記錄到不同的表中，然后將其按照時間順序組織成表。非順序存儲系統一般會提供實時查詢功能。一方面是預測，大數據分析需要對收集到的數據進行分析和預測。這一過程中需要處理大量的非結構化數據。一般有以下幾種方法：一是基于概率模型的預測方法，利用歷史數據預測未來的情況，但是這種方式不能解決所有問題，例如天氣預報問題等；二是基于模型算法的預測方法，利用模型算法進行預測，可以解決大多數問題，但是不能解決所有問題；三是基于知識和經驗的預測方法，使用先驗知識對數據進行分析和建模，然后利用模型算法對未來情況進行分析和預測，可以解決大多數問題。因此，油田企業所構建的數據結構平臺，可以對設備數據進行預測和評估，分析數據是否會出現異常，判斷設備是否會出現故障，從而采取科學合理的對策來解決，避免設備故障被擴大。或者借助對數據的積極轉換，提高數據分析的準確性，從而更好地預測評估設備情況，采取科學合理的決策[2]。

三、油田生產設備的數據特點

在油田生產的過程中，設備會產生海量的信息和數據。這些數據具有以下特點：第一，油田生產數據信息量大，各種數據之間具有一定的耦合性。而且油田生產中的數據采集頻率非常高，普遍存在重復、多余的數據。系統參數之間也會產生相應的影響。第二，油田生產系統變化性大，采集石油的時候，其中的數據會受到工業噪聲污染。油田生產過程不穩定，系統狀態也可能產生變化。第三，數據的完整性得不到保證，在油田設備運行的過程中，數據會隨著生產階段的變化而出現一定的波動。如果未能合理把握數據收集的時間，便可能導致這一階段設備的數據遺失。

四、大數據技術在油田生產中的應用價值

（一）構建數據中心

在油田生產中，數據中心是關鍵的組成部分。不同油田在生產過程中所采集的數據是不同的，因此，為了滿足不同油田生產的需求，需要構建一個數據中心。目前，大部分油田生產企業都構建了數據中心。通過構建數據中心，能夠對海量的數據進行整合，為油田生產提供更多的服務。

（二）減少故障產生的概率

在油田生產設備中可采用大數據技術來實現對故障的診斷，并且評估設備的性能優劣，算出故障運行與正常運行的比例。同時借助大數據技術中的統計功能，對相應的設備故障信息進行自動統計，從橫向和縱向評價設備的情況。這樣便能找出其中可能產生的故障，并及時解決故障[3]。

（三）提高油田生產效率

大數據技術應用于油田生產中，能夠對油田生產信息進行有效地收集，并通過計算機處理技術對這些信息進行處理和分析，從而為油田生產提供更加準確和有效的信息。同時，通過大數據技術的應用，可以提高油田生產效率。例如，在對某油田進行開采時，相關人員可以通過大數據技術分析某井的生產情況和開采狀態，從而制定出最佳的開采方案，并通過計算機有效地執行方案。

（四）優化生產過程

當前，由于油田生產的規模越來越大，傳統的人工生產模式已經不能滿足實際生產需要，油田企業在生產過程中采用大數據技術，可以有效優化生產過程，從而提高油田企業的經濟效益。例如，在油田生產過程中，當油井出現故障時，工作人員可以通過采集油井的溫度、壓力、電流等參數，并將這些數據傳輸到監控中心進行分析處理，從而使工作人員能夠及時了解油井的故障情況。在發現問題后，工作人員可以根據情況采取相應的措施對問題進行處理。這不僅提高了油井維修效率，還可以減少人為原因造成的事故。因此，利用大數據技術優化油田生產過程能夠為企業帶來更大的經濟效益。此外，大數據技術還能在設備監測過程中強化對油田的規劃建設，從而為企業帶來更多的經濟效益。

五、大數據分析技術在油田生產中的應用

（一）利用大數據技術對油田設備進行故障預測

為了診斷設備故障，可借助人工智能中的系統知識、推理技術，建立一個專家系統故障診斷系統，針對油田生產設備的故障進行判斷，或借助人工神經網絡診斷的方法，通過近似于大腦神經突觸連接的結構分析處理。隨著對故障的認識不斷加深，這種技術被應用到了油田生產設備的故障診斷中。借助大數據技術的統計功能，對所有的數據進行處理。從各種數據中總結規律，挖掘出其中隱藏的故障信息。

在收集了油氣生產設備故障數據、設備工況數據、維修保養數據后，可利用大數據系統對設備的故障率進行預測分析，從而為設備采購的性價比提供數據方面的依據，同時也為設備的預防性維修制定出科學合理的對策，提高設備運行的安全性[4]。

（二）利用大數據技術對油田設備進行故障監測

在石油生產的過程中，為了保證油田生產設備的穩定性，需借助大數據技術對生產過程進行監測，掌握設備的運行狀態。如果發現數據異常，系統就會自動發出警報，并自動診斷其中可能會產生的故障，快速進行處理。比如，可以收集關于油田生產過程中的腐蝕數據、氣象數據、機泵監測數據等。同時也會對油氣生產設備的故障數據、配套物聯網生產的工況數據、維修數據等進行監測，為設備的綜合故障率分析提供依據，提高設備運行的安全性。例如，某地區的石油企業在不改變已知原料的情況下，采用大數據分析技術對鉆井操作進行監測。通過表面傳感器監測井下條件，同時將數據傳遞給工作人員。借助對沉積物累積、水透明度、熱梯度、差壓情況等數據的監測，快速找到堵漏、井噴、卡管等一系列問題。

（三）利用大數據技術來對油田設備進行故障診斷

在對油田生產設備的故障進行診斷時，也可以使用大數據分析技術。比如PCA技術，這是一種很普遍的數據降維方法，其將數據投影至低維空間內，從而獲取過程信息，刪減不必要的信息，并對數據進行壓縮。在油田生產過程中，為了提高PCA故障診斷技術的準確性，可采用迭代多模型的PCA故障診斷技術。根據相應的劃分標準，對油田生產中的原始數據進行劃分。構建各種類型的PCA模型，減少故障檢測的時間。對于劃分類型之后的數據信息，可借助SWE統計量監測生產系統進行分析，并且借助迭代算法構建PCA模型。一旦油田生產設備產生故障，便要進行診斷。

在診斷過程中，需根據不同的故障類型構建殘差空間。SWE統計量監測系統可以對殘差空間里的故障信息進行有效利用，從而更加科學地判斷故障。因為油田生產具有一定的復雜性，設備可能會產生故障，而且設備運行過程中的數據，會不斷產生變化，所以過去的靜態分析法已經不再適用。這種基于SWE的迭代PCA診斷方法，可以在設備產生多種故障的情況下及時確定故障位置，同時根據初始數據來構建PCA模型，確定不同的參數，算出與各種故障方向相對的SWE統計量值。如果這個值小于與之相對應的范圍，那么就表示設備運行良好；如果這個值大于與之相對應的范圍，則表示其中存在故障[5]。

（四）利用大數據技術對故障進行分析

通過大數據技術對故障設備率進行評估，可算出故障運行正常率、故障率，統計出相應的設備的故障信息，對設備實施橫向和縱向的對比。而且在油田生產過程中，通過設備故障信息數據，可以實現對故障率的分析。然而，在運行時，井站和礦區的情況不同，也會對設備故障產生一定的影響?？梢肱涮孜锫摼W采集的工況數據，和維修保養的數據，將其組合在一起，而在Hadoop大數據分析中進行建模，通過挖掘獲得更加準確的設備故障率。

本文提到的多維故障分析法包括以下幾個類型的數據：第一是設備故障數據，包括設備信息、設備型號、故障類型、故障次數、設備運行時間等；第二是物聯網采集的工況數據，包括油氣生產設備的流量、產量、振動、位移等，另外還有設備的溫度、腐蝕性；第三是維修保養的數據，比如保養時間、保養等級、配件更換情況等。

Hadoop按照這幾種數據類型的等級、權重、占比，建立大數據模型，使不同維度的數據輸入到MapReduce的框架中，通過計算模型來進行計算，從而得出結果，為油田設備的管理、巡檢和維修提供相應的決策依據。

（五）利用大數據技術對故障發出預警

在獲得了設備故障率數據后，可利用大數據技術對故障發出警報。比如，對于油田的井口裝置、閥門等控制設備，一般會采用定期檢修的方式。如果檢修過多，就可能導致生產設備損耗，降低產量。而大數據預警則能在設備正常運行的情況下分析出故障產生的原因，開展預知性的維護工作，從而避免增加維修成本，避免產生停工的風險。對于油田設備的預警，可借助現場數據的采集和傳輸、存儲，發送到Hadoop的HDFS分布式文件里，進行永久保存。在基于MapReduce的設備故障預測模型中，對所采集的維度數據進行核算，通過JAVA程序方式獲取相應的函數。

第一，MapReduce庫會將預測算法程序的輸入文件分成很多份，每一份大概為20MB左右，并通過fork將進程傳遞給另外的設備。第二，任務跟蹤器被分配了任務，讀取相對應分片的輸入數據，比如設備的溫度、位移、運行等。完成任務后，MapReduce函數對預警模型的代碼進行調用。

可借助這樣的技術來獲取油田設備的運行數據，將這些數據傳遞到Hadoop故障預測模型中進行比較。如果對比的結果相似，則能預測故障產生的近似時間，開展預防性的設備維護工作。

（六）利用大數據技術對油田設備故障診斷進行優化

首先，要建立起油田設備故障診斷的數據庫。在建立油田設備故障診斷數據庫時，必須從大量的數據中篩選出具有代表性的數據作為分析對象。例如，在對某一油田設備進行故障診斷時，可以建立起一個基于時間序列分析方法的數據庫。同時，要建立起多個類型數據相結合的數據庫。在這一過程中，可以對不同類型數據中所包含的信息進行有效整合，從而形成一個具有針對性的大數據分析模型。在完成這一工作后，才能實現油田設備故障診斷的優化。

其次，充分利用大數據技術的優勢。在對某一油田設備進行故障診斷時，可以將大數據技術與其他方法相結合進行分析和優化。例如，在對某一油田設備進行故障診斷時，可以使用傳統方法對其故障類型進行判斷并定位故障位置；如果無法確定故障位置，則可以采用大數據技術對其故障類型進行判斷和定位；如果無法確定故障類型，則可以利用傳統方法對其進行詳細診斷；如果仍然無法確定故障類型，則可以采用大數據技術對其進行定位和診斷。此外，還可以采用人工神經網絡、模糊理論以及基于邏輯的推理等方法，實現對油田設備故障診斷的優化[6]。

六、大數據在油田設備故障診斷中的應用前景

隨著計算機技術和大數據技術的不斷發展，其在油田設備故障中的診斷也會逐漸朝著智能化、先進化、數字化的方向發展。在油田生產過程中，設備的運行會產生諸多的數據和信息，對大數據技術的利用范圍也會越來越大。通過對數據進行挖掘和利用，可發現其中的規律。實時調整油田設備的運行情況，采取科學合理的策略，帶來更高的產量和更多的經濟效益。

在不久的將來，大數據技術會越來越先進。它不但能發現油田設備運行指標的異常，更能找到油田生產要素之間的關聯性。同時對油田生產指標的變化趨勢、產量等進行預測，并且分析設備的安全程度、工況效率。通過先進的大數據分析，掌握設備的維修率以及壽命。未來的大數據技術還能展現出相應的生產指標，以及隱藏的多維、多元化數據，還有影響油田生產的一些因素，數據規模也會從MB級升級到TB、PB、ZB，增長速度越來越快，滿足日益增長的油田數據的分析需求。

在挖掘分析方面，效率也會逐漸得到提升。過去的單機挖掘算法會逐漸被替代，云時代數據挖掘系統會逐漸產生。從基礎設施架構到分析應用，均發生了一定的改變。而且在數據標準以及接口方面會實現突破性的改變，形成以數據驅動決策的信息化頂層架構。

最后，云計算和大數據挖掘技術也會得到一定的結合，根據實際情況來獲取計算力、存儲力，形成可伸縮的動態性數據挖掘利用體系，更好地為油田生產服務。

七、結語

隨著社會的發展和進步，人們對石油的需求量也越來越大。為了滿足社會需要，油田企業要做好信息化建設工作，引進先進的大數據技術、計算機技術，對各種設備和儀器的運行進行監測，保證其運行的安全性。本文分析了大數據分析對油田生產設備的故障診斷情況，提出了關于技術的一些應用設想。希望能集中處理油田生產設備的數據，滿足油田生產的各項需要，獲取更多的經濟效益。

參考文獻

[1]楊劍.大數據分析技術在油田生產中的應用分析[J].中國石油和化工標準與質量，2020，40（15）：41-42.

[2]孫希昀.油田智能鉆井管控系統大數據挖掘分析模型研究[J].數字通信世界，2018（1）：246+269.

[3]唐富強，李富春.基于實時信息的油田設備修保管理研究和初步應用[J].內燃機與配件，2017（13）：97-98.

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[5]劉曉壘，馬祥厚.人工智能技術在油田聯合站生產安全預警中的應用[J].信息系統工程，2020（2）：92-93.

[6]王旭東，顏菁菁，石張澤，等.運用精細化管理降低渤海油田修井設備故障率——以渤南區域為例[J].石化技術，2019，26（8）：249+251.

作者單位：新疆油田公司數據公司