基于物聯網的老油田設備管理應用研究

王杰敏 龍堯 申旭陽 黃冠儒 陳曉飛 李希凡

1中國石油天然氣股份有限公司華北油田分公司物資裝備部

2中國石油天然氣股份有限公司華北油田分公司第一采油廠

3中國石油天然氣股份有限公司華北油田分公司第二采油廠

目前，老油田設備運維面臨以下幾個方面的矛盾：

（1）設備老化、新技術、新工藝不斷引進與現行設備運維體系相對落后的矛盾。老油田現有設備新度系數低，老化日趨嚴重，運行維修費用逐年攀升，加之2019 年開始，國際油價長期在低位徘徊，導致生產經營成本壓力層層傳遞，給設備管理帶來巨大的成本壓力；此外，新技術、新工藝的不斷引進，也給現行的設備運維體系帶來很大壓力，使得設備有序更替、新技術和新工藝引進推廣常態化的實現面臨諸多困難。

（2）設備運維能力升級需求與當前技術能力不足的矛盾。巨大的成本壓力以及新工藝、新技術的不斷引進，使得設備運維部門迫切地需要依托工業大數據技術，搭建成熟的設備物聯網運維體系與模式，實現油田設備的全壽命周期數據精細化管理。但在數據的采集、傳輸、清洗、壓縮、寫入、存儲、查詢、讀取、再計算等各個環節[1]，均與傳統技術差別甚大，影響整個設備運維數據處理過程的效率[2]。

（3）工業物聯網技術理念的先進性與當前設備運維管理人員認識不到位的矛盾。工業物聯網大數據平臺的搭建，既需要高屋建瓴的頂層設計，也需要扎實可靠的底層技術[3]；既要充分考慮工業一線的現實條件，也要設法滿足管理部門的實際需求。但目前設備運維管理人員對工業物聯網技術的認識有限，對底層技術能力的需求認識不足，無法清晰認識現實需求和現有技術之間的必然聯系，很難做出既能滿足各方面需求，又能真正落地實現的物聯網方案。

（4）設備運維的整體性與各個部門獨立性之間的矛盾。當前，數據的采集、傳輸、管理及應用往往分屬于不同的部門負責，而以工業大數據及物聯網為支撐的設備運維系統[4]需要多部門合力實現。設備運維管理人員往往專注于自身的業務，難以具備全局視野，現有的底層數據技術一般通用性較差，很難滿足多部門需求，各部門數據溝通困難。

（5）關鍵技術“卡脖子”與全面自主化需求的矛盾。高效利用工業大數據、支撐工業物聯網的核心數據工具[5]——實時數據庫，目前還被國外公司把持，已經出現了關鍵技術被“卡脖子”的現象。國外廠商坐地起價，且服務態度、服務質量不佳，而在如今的國際環境下，關鍵技術全面自主化是一個明確的發展方向。

1 推進設備物網實施的主要做法

華北油田在推進設備運維系統升級與設備物聯網化改造工作中，選取注水泵、修井機作為設備物聯網化運維的試點設備，選取設備運維中心數據管理系統作為工業實時大數據技術的試點軟件系統，以全面驗證華北油田設備運維系統升級方案的可行性與有效性。

1.1 注水泵物聯網工作原理及試點

通過改造舊設備，加裝合適的信息化收集、傳輸裝置和設備，以及遠程在線檢測，解決設備傳統運行巡檢周期長、數據記錄不全等問題，達到設備實時報警、通過數據模型預測維修等目標。

1.1.1 現場改造及系統功能

該項目以華北油田采油三廠楚一聯注水站8 臺5ZB-15/44 注水泵為試點。安裝噪聲變送器，對液力端的各缸進行監控，即在泵頭下面對應的各個缸上安裝噪聲變送器，對各個缸的噪聲進行監測，判斷易損件是否損壞；在進口管線上安裝進口壓力變送器，對進口壓力進行監測，用于判斷進口壓力是否過低；安裝超聲波流量計，測量單泵出口流量；安裝油溫變送器和液位變送器，即在箱體側面安裝溫度、液位變送器，對潤滑油溫度、液位進行監測，用于判斷油溫是否過熱，油液位是否過低；安裝電動機溫度變送器，利用電動機吊環的螺紋扣，連接溫度變送器，對電動機溫度進行監測，判斷電動機溫度是否過高；安裝采集箱、PLC 柜，變送器信號進采集箱，由采集箱再傳送到PLC 柜；安裝監控系統的服務器。

1.1.2 數據采集

數據采集包括靜態數據、動態數據、人工維護數據的采集和錄入。靜態數據可通過遠程監控平臺進行錄入，動態數據由各類關鍵數據傳感器采集完成，人工維護數據由人工進行錄入。靜態數據采集基礎信息、主機參數、電動機參數、控制柜參數、保養預警、故障代碼庫共六類，49 項數據。動態數據采集基礎信息、生產參數、運行參數共三類，37 項數據。人工維護數據包括維護保養潤滑記錄、事故情況、故障維修記錄、部件更換記錄、變動記錄等。

1.1.3 數據的應用及試點情況

該系統將采集的數據傳輸到華北油田信息中心，包括進口和出口壓力、潤滑油溫度、潤滑油液位、電動機溫度、電壓、電流、用電量、泵頭噪聲、出口流量。現場實時數據采集如圖1 所示。

圖1 現場實時數據采集Fig.1 Field real-time data acquisition

調閱系統運行6 個月記錄，累計檢測發出105條報警信息。這里截取部分監測數據舉例分析。

2#、5#注水泵吸入壓力報警分析如表1 所示。

表1 2#、5#注水泵吸入壓力報警分析Tab.1 Suction pressure alarm analysis of 2# and 5# water injection pump

2#、5#注水泵吸入壓力報警設定0.03 MPa，當壓力低于0.03 MPa 時，系統報警。經員工現場查看，判斷是人為停泵時關閉進口閥門，此時進口管線的吸入壓力為0，觸動報警。為避免此類誤報警情況，對系統進行了改進，設置泵運行時，壓力低于0.03 MPa 進行報警；如果泵在停止時，壓力低于0.03 MPa，不報警。

6#、7#注水泵排出壓力報警分析如表2 所示。

表2 6#、7#注水泵排出壓力報警分析Tab.2 Discharge pressure alarm analysis of 6# and 7# water injection pump

6#、7#注水泵排出壓力報警設定23 MPa，當壓力超過23.5 MPa 時，系統報警。經員工現場查看，判斷為井底壓力瞬時過高觸及報警值造成報警，不需對其進行保護停泵。

3#、5#注水泵噪聲報警分析如表3 所示。

表3 3#、5#注水泵噪聲報警分析Tab.3 Noise alarm analysis of 3# and 5# water injection pump

根據現場維修記錄，分析故障報警正確性和調整報警值設置。

報警信息A，經員工現場查看，判斷為3#注水泵的2#缸內出現問題，進行拆解后，發現夾布橡圈和排出閥片損壞。

報警信息B，經員工現場查看，判斷為5#注水泵的5#缸內出現問題，進行拆解后，發現吸入閥片損壞。

通過注水泵物聯網工作試點，該系統判斷準確率由最初的40%提高到70%左右，能夠有效地減少維護工作量；系統能夠針對故障播放視頻拆解教程，減少拆解誤操作。

1.2 修井機物聯網工作原理及試點

為了實現對野外修井機的有效監控，開發了修井機遠程監控系統。該系統可實現對修井機的運行狀態數據實時監測，可以為現場操作人員提供技術支持，為油田各級管理人員指導現場生產提供決策依據，建立修井機基礎信息數據庫。

修井機遠程監控系統是對其運行數據進行遠程傳輸，實時掌握修井機設備運行現狀參數和關鍵圖像資料，通過人機對話、雙向互通，及時對設備故障進行分析，實現修井機產品實時全方位監控。

該系統是應用Internet 技術，在TCP/IP 協議和www 的支持下，組織相應的軟件結構，使油田公司和渤海裝備公司各級管理人員通過訪問網絡服務器來迅速獲取自己權限下的所有信息并及時做出響應。遠程監控系統管理模式如下：將來自各傳感器的信號輸入采集終端，采集終端將信號轉換后，通過網絡轉發到油田物資裝備和渤海裝備監控中心。監控中心的監控計算機收到來自前端的數據，通過軟件界面進行顯示。

遠程視頻監控系統由各個修井機現場數據采集子系統、數據傳輸子系統、近程人機交互子系統和遠程監控子系統組成。修井機遠程監控系統網絡拓撲如圖2 所示。

圖2 修井機遠程監控系統網絡拓撲Fig.3 Network topology of workover rig remote monitoring system

1.2.1 現場數據采集子系統

修井機現場數據采集子系統包括動態數據采集、靜態數據錄入和設備數據存儲等。采集的動態數據包括環境信息、現場作業信息、設備運行信息、維修和保養信息。環境、作業和運行信息由系統自動采集，維修、保養信息由用戶錄入。靜態數據錄入整車信息、底盤車信息、上裝部件信息，靜態信息由制造廠家錄入，可供用戶查詢。

1.2.2 數據傳輸子系統

數據傳輸子系統采用TCP/IP 和www 技術，通過4G/GPRS 無線傳輸方式，將數據實時回傳至遠程監控中心。

（1）通信協議。是根據石油天然行業特殊環境在現有各種工業總線基礎之上開發的用于數據傳輸的自定義協議，加入數據校驗和容錯算法，保證數據實時性和準確性。由于是自定義通信協議，具有較強的保密性，在沒有獲得通信協議授權之前是無法解析這些數據的。

協議數據的傳輸依賴于現有的各種工業總線（如RS485、以太網等），該協議具備低冗余特性，便于復雜網絡的數據傳輸。

（2）遠程數據傳輸。DTU 支持雙通道傳輸數據，支持與多中心進行數據通信，支持域名解析功能。現場DTU 把設備的運行數據、作業數據、報警信息、報表等數據通過4G 或GPRS 傳輸到監控中心服務器，根據數據重要程度，可設置數據傳輸頻率，合理利用流量資源。

數據每隔5 s 打包上傳至中心服務器上。同時對發出的數據進行CRC 效驗，保證數據的正確性。

1.2.3 近程人機交互子系統

近程人機交互是以串行通信方式與PLC 進行連接，通過軟件界面的方式讓修井現場操作者可以直觀地管理設備，其內容主要包括系統設置、集中監控、實時監控、報警保養提醒、歷史數據、預防性維護、維修記錄、報表、技術資料等。近程人機交互界面如圖3 所示。

圖3 近程人機交互界面Fig.5 Short range human-computer interaction interface

近程人機交互實現操作者與設備之間的溝通，通過趨勢圖、報警列表和數字等方式，反映出設備的工作狀態，使整個修井作業過程可視化。同時接受操作者發出的各種命令和參數設置，用來更改作業工藝和控制設備運行。當發生報警時，首先在人機界面提示操作者，并形成報警列表，解釋報警原因。作業信息、設備記錄和報警信息存檔后，可通過人機界面查詢。

1.2.4 遠程監控子系統

遠程監控子系統架設在油田物資裝備遠程監控中心和渤海裝備遠程監控中心，遠程監控中心涉及遠程監測、設備管理、現場作業、數據統計/分析、故障診斷、作業統計和決策支持等功能，滿足各個部門等不同層面的管理需求，實現多級數據自動同步和匯總，支持跨專業數據共享和跨專業業務協作，是一個一體化的決策管理平臺；并且能為企業經營管理、生產安全管理、數據管理等其他業務管理提供相關數據依據。

1.3 設備運維中心大數據管理試點

設備運維中心數據管理系統管理著各類設備的臺賬數據與巡檢、維修工單數據，未來規劃將設備的實時運行數據也接入到管理系統中。目前，系統底層仍采用傳統的關系型數據庫[6]，已經出現檢索速度緩慢和統計分析工作十分耗時的問題，為未來的大規模實時數據接入、設備物聯網化建設埋下隱患。華北油田在這一系統上進行了實時大數據應用試點，取得了極佳的示范性效果。

1.3.1 大規模工單模擬數據入庫

根據樣例數據，模擬了50 萬條工單記錄數據，導入到實時歷史數據庫中。

為適應實時歷史數據庫的數據結構，將工單記錄數據離散為5 個Tag，分別為工單號，設備信息、維修單位、工單費用以及詳細信息，其中，工單號、設備信息、維修單位的采樣值數據類型為字符串；工單費用的采樣值數據類型為float32，詳細信息采樣值數據類型為blob，存儲原始工單數據本條記錄的所有信息。所有Tag 以完成時間作為時間戳。

由于采用了實時大數據技術，50 萬條記錄全部錄入，耗時不足30 s。在實際使用過程中，數據錄入過程不影響用戶檢索效率以及數據對外供給效率。

1.3.2 大規模工單數據檢索效率測試

分別以工單號、設備信息以及工單費用作為檢索條件，初步測試應用實時大數據技術管理后工單數據的檢索速度[7]。

以工單號作為檢索條件，查詢指定工單號對應的工單記錄所有信息。在庫內已經存儲50 萬條工單記錄，每秒錄入1 萬條新工單記錄的條件下，平均響應時間在1 s 以內。

以設備信息作為檢索條件，查詢指定工單號對應的工單記錄所有信息。在庫內已經存儲50 萬條工單記錄，每秒錄入1 萬條新工單記錄的條件下，平均響應時間在1 s 以內。

以工單費用為檢索條件，檢索工單費用＞400元，工單費用＜300 元的所有工單記錄的詳細信息。在庫內已經存儲50 萬條工單記錄，每秒錄入1 萬條新工單記錄的條件下，將符合要求的數據全部供給出來以TXT 形式寫入指定文件，平均耗時3 s 以內。

1.3.3 系統兼容性測試

開發程序接口，完成數據庫底層數據溝通，以實時歷史數據庫作為工單數據支持系統[8]，結合現有上層數據關系以及操作界面，完成數據檢索功能。使用油田現有的數據管理系統界面，在不改變原有操作方式的條件下完成工單檢索功能。根據設備信息檢索對應的維修工單數據，經多輪測試，響應時間在2 s 左右。

1.3.4 新業務功能測試

依托實時歷史數據庫的高性能，將各臺設備每季度維修次數進行統計，繪制過去5 年2 萬臺設備的維修頻率曲線，經簡單觀察發現，部分設備的維修頻率遠高于同類其他設備，對這些異常設備需要特別關注，并有必要組織人力研究其原因，并采取修理、更換等措施。

2 效益評價

以上三個設備運維物聯網試點效果明顯，代表性強，發展潛力巨大，為未來的油田設備運維全面物聯網化打下了堅實的基礎[9-10]，起到了良好的示范效應。

（1）注水泵經濟效益。通過跟蹤試點注水泵運維費用，其經濟效益明顯（表4）。

表4 注水泵物聯網改造前后單臺設備年度節約成本Tab.4 Annual cost savings of single equipment before and afterthe Internet of Things transformation of water injection pump

根據統計，目前每臺注水泵每年維修成本大概8.2 萬元（含大修費用），改造后可以使每臺泵每年節約4.2 萬元維護費用。油田公司67 個注水站512臺注水泵實施物聯網技術改造后，年度節約運維成本2 150 萬元。數字化注水泵的改造不僅降低了設備的維護成本，同時降低了設備出現重大故障的概率，保證了設備的有效運行時間，為油田注水提供可靠的保障，其所帶來的直接和間接經濟效益更是可觀。

（2）修井機經濟效益。傳統修井機年度維修頻率平均5 次，平均單臺年度運維費用18 萬元。通過實施物聯網技術，維修頻率降低50%，重要部件使用壽命周期延長2～3 倍，綜合維修費用降低60%，年度節約運維費用10.8 萬元。油田公司同期服役修井機100 余臺，年度節約維修資金可達1 000 余萬元。同時因設備使用壽命周期延長約50%，由此可節約大筆設備更新購置資金。以每臺修井機150 萬元計，原有設備壽命周期10 年，通過物聯網管理下修井機使用壽命可延長至15 年，公司修井機設備更新資金投入年度平均節約800 萬元以上。

（3）設備運維中心數據管理系統在效益試點過程中，僅僅將各臺設備每季度維修次數進行統計，發現并精準定位了異常設備，為進一步的工作提供了可靠的判斷依據。此類應用未來還可以有很多，每一個應用上的創新都能為設備運維帶來可觀的效益與安全性的提升。

3 結論

通過開展油田設備管理物聯網試點研究，取得了良好的經濟效益，工作效率和工作質量顯著提升，基于工業實時大數據及物聯網為支撐的設備運維管理模式，具有極大的潛力和旺盛的生命力。借助物聯網技術，不僅實現了當前設備管理提質增效，更為企業今后多方面的發展和創新創造了有利條件。