璇璣系統實時監控與預警軟件設計及實現

侯曉東 盧華濤 關 婧 尹 博

（中海油田服務股份有限公司，三河 065201）

在璇璣系統作業過程中，作業工程師不但要根據井下上傳的信息實時判斷底部鉆具組合工作是否正常[1-2]，還要通過測量結果判斷井眼軌跡控制是否合理，并識別和預警井下可能發生的風險。為此，需要開發一套實時監控與預警軟件，配合璇璣地面軟件IDEAS 系統，高效、靈活地完成對井下數據的實時監控、分析和預警[3]。

1 應用場景需求分析

在璇璣系統作業過程中，不同的作業場景有著不同的監控需求。而且不同應用場景下的數據類型不同，對數據的預警也各有差異。主要的應用場景有3 種。

第一，璇璣系統在鉆井現場作業過程中，現場隨鉆、定向工程師需要實時監控和分析地面傳感器數據、泥漿脈沖實時解碼數據[4]，從而及時掌握井下儀器工作狀態、鉆井工程參數、測斜數據、測井數據等的變化，提高鉆井效率，并預警風險。

第二，現場作業數據通過傳輸系統從井場實時傳輸到云端數據庫后，遠程專家支持中心的作業支持專家需要查看和回放數據，從而實時做出決策，指導現場作業。

第三，在車間維保過程中，維保工程師需要實時監控儀器吊零、刻度、長時間測試等過程，當出現異常情況時，應按照預設的程序進行操作[5]。

基于上述需求，實時監控與預警軟件的開發目標如下。第一，支持多數據源。軟件需要支持璇璣現場作業數據采集系統IDEAS 作業數據、璇璣作業支持系統的云端數據、璇璣專用文件系統數據等。第二，支持多種數據類型和展現方式。第三，支持軟件模塊擴展。針對不同的數據應用，支持擴展開發不同的應用模塊。

2 系統架構設計

圖1 為系統架構，從上到下分為4 層，分別是數據源適配層、數據存儲層、基礎設施層、數據可視化層。

圖1 系統架構設計

數據源適配層主要解決因不同應用場景的數據源異構而產生的數據結構不統一、調用方式多樣化的問題。根據數據監控業務的需求，將IDEAS 邊端數據源、IDEAS 云端數據源、CDX 文件等抽象為通用的數據接口，上層應用只需調用通用數據接口就能完成數據的訪問。不同數據源通過各自的適配動態鏈接庫，完成從異構數據到通用數據的轉換，實現軟件對多數據源的支持，增加了軟件的可擴展性。

數據存儲層用于緩存大量數據，并支持數據持久化存儲到本軟件的指定緩沖文件中，以解決調用同一數據時反復訪問遠程數據源的問題，在加載大量歷史數據時提高數據訪問的效率。

基礎設置層為數據可視化提供基礎的功能模塊，包括工程管理、動態插件管理、單位轉換、報告生成組件等，同時針對數據提取、數據可視化、數據分析、特定的業務邏輯等進行標準化和封裝，從而將業務和數據可視化進行解耦合，以降低軟件開發和維護的復雜性。

數據可視化層通過動態插件的方式完成數據顯示，通過配置通用接口提供的數據類型，從緩沖區中獲取數據，并根據數據的特點進行定制化顯示。數據可視化插件可以靈活綁定數據源，自由選擇數據的展現方式[6-8]。用戶在后期可以基于新的數據類型，快速開發可視化插件，并掛接到系統中。

3 關鍵模塊設計與實現

3.1 多數據源數據訪問

為了解決多數據源的掛接問題，首先需要分析多源異構的數據對象的業務特征，抽象出統一的業務數據模型。本軟件定義了IDataSource 統一數據源接口規范和一系列業務數據對象類型，包括井、作業、儀器、曲線等，它們構成了璇璣作業業務數據的數據源體系。基于IDataSource 接口和機制可以實現多種數據源對象訪問，即支持用戶訪問多種不同類型的數據源數據，如基于IDEAS 數據庫的IDEAS 數據源、基于CDX 文件的CDX 數據源等。

以IDEAS 數據源為例，其類架構如圖2 所示。圖2 中數據源工廠是用于創建數據源對象的接口規范，IDEAS 數據源工廠按照該規范創建了IDEAS 數據源對象的工廠類，通過其可動態創建IDEAS 數據源對象實例。IDEAS 數據源對象按數據源接口規范實現了對IDEAS 數據庫各數據對象的訪問，包括對井、作業、儀器、曲線等對象的元數據獲取、修改和對曲線數據的存取、訪問。插件模塊是數據源插件接口規范，應用層通過數據源插件的方式管理數據源和調用數據，實現軟件和數據源的解耦合。

圖2 IDEAS 數據源類架構

3.2 數據實時同步機制

為了提高軟件對應用場景和業務需求變化的適應性，設計了數據項、數據生產者、數據消費者等對象的接口規范和體系架構。實時監控與預警軟件可以有多個數據生產者，數據提供者負責組織管理多個數據項，并為數據消費者提供數據來源。每個數據項都有數據緩沖對象和數據讀取對象。其中，數據緩沖對象用于支持數據項內容的緩沖保存，數據讀取對象用于從工作井數據中讀取當前數據，形成數據緩沖區值序列。數據項-數據生產者-數據消費者機制為可定制的數據應用對象提供架構支持。

數據實時同步機制工作流程如下。應用程序主界面啟動時調用井工作數據對象的StartSync 方法，啟動數據同步下載線程。該線程調用各當前井的專業數據同步檢測和下載方法，通過這些方法檢查本地緩沖數據與數據源對應數據是否有差異。如果有差異，則需要采集、下載這些數據，并調用各數據生產者對象的onDataChange 方法。onDataChange 方法遍歷各注冊的數據消費者，并調用其Update 方法，完成數據計算或顯示。將數據相關方抽象為數據生產者和數據消費者兩種角色接口進行組織管理，每個角色可關聯多個輸入或輸出數據項，實現數據動態配置，顯著提升系統的適用性和可擴展性。

3.3 數據分析與預警

數據分析和預警指分析數據源中的數據，產生數據結果為用戶提供預警的機制。分析方法與應用場景有關，需要用戶自定義以適應未來的業務擴充。本軟件設計了以數據分析器IDataAnalyzer 為核心的數據分析框架，并實現了配套的數據分析基礎設施，在數據項-數據生產者-數據消費者機制配合下，可以實現各種可能的數據分析和預警功能。數據分析類設計，如圖3 所示。

圖3 數據分析類設計

數據分析器對象實現了數據消費者接口，從系統中獲取數據項，并按照數據分析的方法進行分析處理，同時也實現了數據生產者接口，將計算輸出的成果數據輸出給其他數據消費者。系統在實時數據到達時會調用各個數據分析器的數據處理方法。該方法可以生成若干輸入數據項，也可以按預定的邏輯執行一定的處理。預警控件可以將數據分析器的輸出成果作為預警指標數據，實現自動可視化預報警功能。

IData Analysis Manager 負責數據分析器工廠對象及數據分析器模板對象的加載、管理。系統調用數據分析器工廠對象創建具體的數據分析器對象，并通過數據分析配置和數據分析模板配置數據分析器對象。通過數據分析器機制，可以快速開發自定義數據分析器。

4 軟件應用

實時監控與預警軟件已經成功應用于璇璣系統作業中，整合了現場數據采集系統IDEAS、璇璣云數據庫、數據交換文件等多種數據源。該軟件操作方便，可根據不同的作業場景定制不同的布局模板和主題靈活配置數據的顯示內容和方式，實現實時監控和分析預警、數據回放和快速定位，可滿足多場景、多業務、多數據的璇璣作業需求。在作業過程中，軟件運行穩定，以數字表盤、大容量表格、靶盤、指示燈、測井圖等多種方式監控作業數據，直觀展示鉆井工況數據、定向參數數據、測井曲線數據、旋轉導向姿態數據等數據，并通過預定義的分析規則多次預警可能出現的問題，保證作業安全、高效進行。

5 結語

文章提出了一種基于璇璣系統的實時監控與預警軟件的設計方案，實現了多數據源掛接、高效數據實時同步功能，支持自定義數據分析與預警以及高度定制交互界面，為璇璣系統的現場作業、車間維保測試、遠程技術支持等場景提供了一種直觀、高效、安全的數據瀏覽方式，滿足井下鉆井安全、井眼軌跡控制和儀器工作狀態的監控預警要求。該軟件的設計方案可為多場景、多業務、多數據的相關監控預警軟件的開發提供參考。