海洋平臺智能數據分析和設備管理淺析

張雅娜 中海石油（中國）有限公司天津分公司

海上油氣田的開發是一個大的系統工程，設備設施眾多、生產環境復雜、生產過程高度自動化，良好的控制系統是海上油氣田安全生產、平穩運行的基本條件和重要保證。隨著當今信息技術的突飛猛進，各行業都面臨著數據的爆炸性增長，工廠自動化和信息化的水平也快速發展，在大數據時代背景下，數據已經成為企業的重要資產之一，如何有效應用數據是我們智能數據分析和設備管理的應用前提。

一、海洋平臺數字化技術應用現狀

智能數據分析和設備管理有助于平臺操作者、維護人員便捷、準確地執行監控和故障判斷。目前海洋平臺上的工程師面對海量的數據需要花費大量的時間和精力來收集、解析和分析校正不同來源的數據，且不同類別數據分析工具不同，用戶權限不一，鑒于此，會出現不同用戶針對同類數據分析中采用不一致的分析工具，進而導致分析結果的偏差。

隨著信息技術的飛速發展，海洋平臺智能化管理正期望通過數字化轉型，在資產健康，過程績效和人員生產力方面取得卓越成效。

二、海洋平臺智能數據分析模式

海洋平臺數據分析系統，是指針對從現場采集到的數據，采用統計分析方式，對所獲取數據進行詳細甄別和匯總研究，獲取有益信息，判斷發展趨勢，形成研究結論。智能生產框圖如圖1所示：

（一）智能數據分析系統的組成

智能分析系統是以數字化工程為基本模型進行搭建，其基本構架見圖2：

其基本組成包括：

1.機械運動控制（PLC）。

2.工藝流程控制（DCS）。

3.資產/安全管理：

①管理現場智能設備。

②監測重要設備健康狀態，實現預維護，減少非正常停車，提高重要設備可靠性。

③監測能源數據，如蒸汽、水、電等，實時掌握能源狀況，為提高能源利用率提供依據，實現企業能源計量和成本核算。

④監測排放相關的泄壓閥、安全閥及排污口，確保符合排放標準，關注人員安全采用洗眼器實時監測、人員追蹤等手段，提高工廠HSE管理水平。

4.數據庫和現場硬件或管理設備的接口（OPC Server）。

5.數據庫：智能工廠管理的數據依據。

6.先進控制：改善過程動態控制的性能，減少過程變量的波動幅度，使之能更接近其優化目標值，從而將生產裝置推至更接近其約束邊界條件下運行，最終達到增強裝置運行的穩定性和安全性。

7.HMI：人機界面。查看生產過程數據、設備狀態、能源和安全狀態信息，生成趨勢和報表。

8.MES：制造企業生產過程執行管理系統。為企業提供制造數據管理、計劃排程管理、生產調度管理、庫存管理、質量管理等管理模塊，為企業提供可靠、全面、可行的制造協同管理平臺。

9.ERP：財務、人事和辦公系統。通過ERP將企業的物流、資金流和信息流進行全面一體化的管理。

通過精確、全面的在線監測儀表，獲取油田現場數據，實現對全油田全方位監測，結合通信技術、計算機技術、數據庫技術等手段將在線數據傳送至上位機，實現對全套數據的遠程監測、管理和存儲；通過科學的統計方式、關聯分析等方法挖掘數據潛在的價值，得出科學結論，并用以指導生產實踐。

（二）智能數據分析的方法

油田生產數據體現了設備運行的狀態，并深刻反映出系統運行平穩性及設備性能的好壞，因此可通過描述統計法、相關性分析、時間序列分析法等科學方法對監測數據進行分析，發現其潛在價值，使獲取的監測數據轉化為生產力，更好的為油田生產服務。

1.運用描述統計法對數據規律進行總結

描述統計法是指運用數學手段，對獲取的數據進行歸納、整理和分析，并針對數據分布狀體開展研究，采用統計學原理分析整套記錄數據的歷史運行特性，并最終獲取系統運行規律。

2.通過相關性分析，確認最佳方案

所謂相關性分析，是指通過對兩個或兩個以上變量進行分析，衡量變量之間的關聯程度。

3.開展時間序列分析，預測發展趨勢

針對監測到的時間序列數據進行分析，找出其遵循的統計學規律和數理統計方式，即為時間序列分析法。在時間序列分析的前提下，預測系統發展趨勢，以便技術人員提前做出更加可靠、合計的解決方案。

通過上述科學分析法，可以精準挖掘油田生產數據價值，將油田生產與公司戰略目標及工作任務緊密結合，提高生產效率，降低能耗，提高設備綜合效率及資產利用率，識別不良資產。

三、智能模式下的海洋平臺設備管理

經過智能化分析，挖掘出油田現場數據的潛在價值，形成符合設備運行規律的科學結論，并將之應用于生產實踐，創新設備管理模式，是海洋石油信息化技術發展的新思路。其做法主要體現在如下幾個方面：

（一）優化設備運行策略

由于系統獲取的數據建立在現場監測基礎之上，技術人員對其進行合理分析利用，可以進一步有效指導技術方案，并實現設備效率最大化、能源利用最大化，進一步實現節能減排，降本增效。

以某新建油田海上電網設計為例，該油田依托老油田開發。以老油田原始設計數據為依據，新油田需要新增2臺10MW透平機組。通過對老油田實際運行數據進行分析研究后，以油田投產后實際運行參數為依據，透平電站可優化為2臺小透平機組，不僅大幅節省了油田開發費用，也充分挖潛調動了老油田現有設施能力，盤活老機組，一舉解決了區域開發電力短缺問題，同時為今后周邊區塊依托開發創造條件。

（二）變革設備維保方式

采用傳統手段，設備維保方式普遍采用兼具計劃性和周期性的預防維修保養，海洋平臺重大設備一般采用年檢的方式進行全油田停產檢修，降低了生產時率，且單次維修時間緊、任務重，不能有效利用零部件的最佳壽命，造成公司資產浪費。

由于監測技術的發展及數據分析技術的進步，使得維修保養技術的科學提升成為可能。技術人員可以運用監測技術，對設備運行狀況進行跟蹤，通過數據分析技術預測系統參數的發展趨勢，預測設備可能的發展方向。與傳統大修相比，預測維修法在經濟性、時效性上具有一定優勢。

（三）驅動設備創新改進

在智能化數據分析及設備管理模式下，研究人員對比設備運行規律，及時發現監測數據波動，通過智能化分析手段對數據進行甄別研究后，可以很快發現系統出現的相關漏洞，進一步推動設備創新升級。

在信息科技迅猛發展和大數據時代背景下，海洋平臺智能數據分析和智能化設備管理是大勢所趨。本文針對現階段海洋平臺數字化技術應用中存在的問題，運用智能化數據分析手段，以數字化工程為基本模型建立海洋平臺智能數據分析系統，精準挖掘油田生產數據價值，創新平臺設備管理模式，進而提高油田生產效率及資產利用率，助力海上油氣田開發建設。