海洋石油平臺智能化轉型升級關鍵技術分析

鄧 燕 劉志芳 宮儉純 高樹鳳

（海洋石油工程股份有限公司）

“中國制造2025”的國家戰略方針要求加快海洋工程裝備的智能化轉型升級， 智能化海洋石油平臺是海洋石油發展的必由之路。 目前海洋石油平臺已基本實現自動化、 數字化、 可視化、網絡化和空間化，在此基礎上可通過人工智能、大數據及計算機云等技術，對油氣田海量數據進行分析，完成資源的實時調配、生產自動運行、故障預判與處理、風險預警，實現海洋石油平臺的智能化運行和管理。 筆者基于海洋石油平臺的現狀， 探討平臺智能化轉型升級的技術關鍵點和難點。

1 海洋石油平臺智能化系統架構

海洋石油平臺智能化系統的整體架構如圖1所示，智能化海洋石油平臺的基礎首先應是構建安全、可擴展、靈活的大數據系統，將平臺海量歷史數據和實時數據采集、提取出來。 海洋石油平臺的數字化、 自動化為大數據的獲取奠定了基礎，通過平臺現有的PCS、ESD 和FGS 系統，就可以收集大量的工藝過程數據和生產管理經驗數據，以后還可以發展平臺智能巡檢機器人［1］，通過合理配置視頻監控，照明設備予以輔助，智能巡檢機器人可以采集現場聲音， 對開關指示燈、狀態信號燈和儀表設備進行圖像識別，對一次設備進行紅外測溫，與實現數據自動采集的三大系統配合，做到全方位、全天候監控，通過連續信息流掌控生產實時動態。

2 海洋石油平臺大數據信息化

平臺運維數據采集完成后，實現大數據信息化是智能化轉型必不可少的一步，中心平臺對油田群產生的數據進行集成和整合，各平臺在本地局域網中完成數據的采集和簽發，數據傳輸給全局數據庫，數據供各作業公司和安全管理部門查詢使用，使類型多樣、地域不同的平臺的關鍵數據實現信息共享，建立數據適配口，對數據進行統一的預處理、存儲和管理。 全局數據庫需要通過建立智能化系統將數據分類歸納到不同的數據子集，檢查樣本數據的自動采集，做到全方位監控質量是否滿足模型構建需求， 是否存在缺失、異常，通過分析異常值變化規律，找出拐點信息并繪制出變化趨勢圖，利用大數據分析、計算機云等技術進行整合分析與利用，整理并推論出有價值的信息和規律。

3 建立海洋石油平臺智能化專家系統

圖1 海洋石油平臺智能化系統的整體架構

海洋石油平臺智能化系統是基于海洋石油平臺開發的專家系統， 建立包括檢測、 診斷、預測、決策和執行功能的專家系統是海洋石油平臺智能化轉型升級的關鍵點和難點。 專家系統是以推理機和相應的知識庫為核心的計算機系統［2］，專家系統的知識庫是海洋平臺專業領域知識的存儲器，積累了豐富的工藝、結構、機械、配管、儀表、電氣、通信及防腐等方面的專業知識和信息，它包括共有理論知識、常識、特有的經驗知識、設備維護保養和操作手冊、 故障歷史和測量記錄、設備制造和設計參數、 平臺建造之初的設計文件、平臺后期改擴建信息、專業經驗、理論知識及平臺建造安裝維護的標準規范等。 通過知識庫將經驗豐富的設計、維修和技術人員寶貴的現場經驗保存下來， 即使這些人員調離現場生產崗位，留存在知識庫中的專業知識還能傳承下來，繼續指導現場生產維保，避免這些寶貴的專業處理實踐知識流失。 專家系統對所獲得的信息進行編輯， 形成數據結構存入計算機而形成知識庫，知識庫既有所有平臺的通用知識，也有專屬某一平臺的專用知識，可以建立通用知識庫和專用知識庫。 通用知識庫在后續平臺智能化過程中可以擴展使用。 推理機根據全局數據庫，從知識庫中選擇匹配成功的可用規則，并通過可用規則修改數據庫中的內容，直至推理出問題的結論，并通過建立與推理機相適應的領域知識庫，生成模型系統， 并擴展為實用系統——工藝流程管理系統、設備管理信息系統和設備故障診斷系統。 工藝流程管理系統根據平臺生產運行實時數據，能及時甚至于早期就發現工藝偏差，分析偏差產生的原因、可能導致的潛在工藝危害，提供相關設計操作維護信息， 采取相應保護措施和安全措施，對處理過程和結果存儲，進行專家庫案例積累。 設備管理信息系統可以對所有海域的海洋平臺的在線、離線設備進行日常巡檢管理、劣化傾向管理、故障處理管理、工單管理、備品備件管理、出入庫管理和設備檔案管理。 設備故障診斷系統根據平臺設備運維數據來分析感知設備運行狀態，及時發現設備潛在運行隱患，當特征值出現能耗異常或峰值時，參考設備運行狀態規則、設備特征信號的屬性來判斷設備當前的運行狀態是否正常。 根據設備故障類型規則，通過對特征信號屬性的信息融合，判斷設備是否出現故障，診斷出設備是哪一類型故障， 哪個部件出現了故障，故障嚴重等級程度， 應采取的維修保養措施等，并預測設備由于自然磨損或者其他機械和人為原因發生的變化及變化趨勢，由傳統的預防性維修轉變為預知性智能維修， 預測是否需要配件，通過設備管理信息系統查詢配件是否有備件，并出具詳細的維修工單。

4 建立海洋石油平臺工藝、設備的模型及運行規則

海洋石油平臺屬于易燃易爆危險環境，工藝過程既有物理變化也有化學反應， 復雜多變，高溫高壓，工藝流程長，耦合度高，建模復雜。 建立適合海洋石油平臺工藝、設備的模型及運行規則是整個專家系統重點研究的部分。 對于一些難以用數學模型建模的問題可以考慮用語義形式表達，能更有效地表達專家控制技能和經驗，方便處理常規控制方法和故障處理方法難以解決的不確定對象的控制和故障解除問題。 專家系統將各種監測方式獲取的生產實時動態信息、工藝狀態信息和各類設備運行信息經相應的信息分析方法處理后以數據結構的形式存儲在數據庫中，專家庫中的模型自動調入需要分析的數據，根據模型的特征進行處理提取，并將提取的特征值存儲在專家庫中，對平臺工藝、設備系統進行多狀態多維度監測評定，通過特征信號的屬性判斷出當前的運行狀態是否異常，出現特征值異常或警戒峰值時需分析判斷生產工藝流程、設備是否出現問題，調用平臺設計文件、案例庫，結合模擬軟件，自動選擇出合適的處理流程，還可以模擬流程處理的過程，預見處理結果，進一步優化流程方法，找出最優的處理方案。 每次處理的結果也存入案例庫中，案例庫是專家進行決策的數理參考和理論支撐，平臺成功處理案例存儲在專家系統內部一個專門的案例庫中，提供給專家系統進行決策。 針對平臺數學模型復雜、多變、非線性及滯后等特點，可以采用最相鄰算法、歸納引導策略、神經網絡算法、模糊邏輯算法及遺傳算法等檢索匹配算法進行檢索［3，4］。參照相似案例選擇解決該異常問題的處理方法。 在分析、篩選的基礎上， 專家系統還可以建立預測模型進行預測分析，通過數據之間的相互關系、模型和先進算法，預測判斷出設備、流程的變化，將分析的過程和結果可視化。 每一次問題的處理都形成一個閉環知識庫， 對同類問題處理相關特征值進行比較，得到趨勢圖，再綜合工藝流程、設備運行數據及維護檢修記錄等狀態變化信息，反向修正運行模型，通過數據累積，不斷優化模型［5］。 通過日積月累的數據不斷自我學習對模型進行修正完善，升級調整優化，達到及時準確評判平臺生產運行狀態、設備運行狀態和運行趨勢的目的。 隨著模型處理存儲越來越豐富， 處理方法越來越成熟，專家系統對工藝設備、流程故障判斷和處理會越來越準確，時間會越來越短。

5 結束語

建立智能化海洋石油平臺是一個長期的系統工程，以物聯網、移動互聯網、云計算及大數據等信息網絡技術的發展為支柱。 海洋石油平臺智能化也是一項需要四海平臺參與，陸地終端支持，逐步推進， 由一系列目標高度一致又相互獨立執行的任務組成的系統工程， 是既需要依靠專業知識又需要各類專家經驗指導的綜合性系統， 既需要嚴謹的理論支撐， 又需要參與人員的創造性和發散性思維。 海洋石油平臺在智能化過程中不僅要考慮系統的功能性、完整性，同時還要考慮系統的通用性、擴展性和兼容性。 在不遠的將來，海洋石油四海區域還可以借助廣接入、 大寬帶、 低時延5G 網絡覆蓋操作控制與管理的全過程，實現辦公室與現場裝置語音、 圖像及視頻等遠程終端互聯互通，實現海洋石油平臺的智能操作與控制。