基于云平臺的智能化儲氣系統設計

張 磊

( 中油(新疆)石油工程有限公司,新疆 克拉瑪依 834000)

0 引言

天然氣具有環保清潔的特點，可以滿足生態環保需求、提升居民的生活質量，為完善城市功能作出巨大貢獻。隨著天然氣需求的不斷增加，天然氣逐漸出現供需失衡問題。為了促使天然氣滿足人們的生活需求[1-2]，天然氣儲備問題受到眾多研究學者重視。當天然氣無法滿足人們使用需求時，可以通過抽取存儲的天然氣保障人們的充足用氣。地下儲氣庫具有儲氣量大、經濟效益高的優勢[3]。地下儲氣庫常應用于冬季，可以保障天然氣的平穩供給。

云平臺具有極強的分布式存儲水平以及并行計算能力，可以為用戶提供所需的服務。云平臺針對不同用戶提供不同的資源以及控制權限[4]，為用戶使用平臺提供了更高的安全性。云平臺用戶可以使用平臺內共享資源池中的開發工具、服務器、數據中心等各項服務。云平臺無需通過資源提供商與用戶的交互，即可獲取高效的服務[5]。云平臺是信息技術高速發展而來的產物，是共享基礎架構的重要平臺。云平臺利用云計算技術連接眾多資源池，通過互聯網為用戶提供服務。目前，云平臺已普遍應用于通信、電力領域，是信息技術行業的熱門話題。

地下儲氣庫是儲存天然氣的重要場所，通過注采井實現氣體的存儲與輸送。注采井需具有服役時間長以及密封性好的特點[6]。目前，眾多研究學者針對儲氣庫進行研究。秦山和徐俊杰等分別針對枯竭型氣藏儲氣庫以及輸氣管道配套儲氣庫的完井工藝以及庫容評估進行研究[7-8]，優化了儲氣庫的完井工藝和庫容評價技術。以上方法雖然實現了儲氣庫完井工藝以及儲氣庫庫容的深入評價，但是并未考慮儲氣庫儲氣流量以及注采井安全問題。

本文設計了基于云平臺的智能化儲氣系統。該系統集中管控地下儲氣庫的注采井井口，通過注采井的智能控制保障地下儲氣庫的運行安全性以及可靠性，為地下儲氣庫的頻繁操作提供良好的基礎。

1 總體結構

云平臺是基于海量數據分析而來的，具有高效的數據分析能力。本文設計的基于云平臺的智能化儲氣系統總體結構如圖1所示。

圖1 系統總體結構圖Fig.1 Overall system structure diagram

由圖1可知，基于云平臺的智能化儲氣系統主要包括用戶層、業務層、技術層以及基礎設施層。

①用戶層。用戶層為智能化儲氣系統提供智能化儲氣相關的各項服務，包括用戶信息服務、用戶應用管理以及云應用商店三種服務。

②業務層。業務層采用云計算技術，為用戶提供智能化儲氣系統各項應用的引擎以及算法。業務層中的引擎模塊主要包括主引擎、技術子引擎以及展現子引擎。主引擎用于解析智能化儲氣系統各項應用的流程，確定各項應用的優先級。技術子引擎用于解析主引擎下發的各項應用任務，為各項應用調取相應的技術組件，將調取結果返回至主引擎。展現子引擎用于解析智能化初期系統的報表，將所生成的應用報表返回至主引擎。業務層具有良好的數據擴展功能。開發工具模塊用于開發系統各項智能化儲氣相關的業務流程[9]。支撐模塊用于為系統提供安全、可靠的云平臺并行運行環境。支撐模塊通過分布式文件系統中的海量數據，選取Map-Reduce并行計算框架實現系統各項業務的并行計算。管理模塊主要針對云平臺的管理人員設置。云平臺管理人員可以管理系統用戶、系統智能化儲氣相關應用、系統開發所需要的各種組件以及系統中包含的智能化儲氣相關的海量數據。

③技術層。技術層包含智能化儲氣系統各項應用所需的技術，供技術子引擎調用。技術層為系統提供處理海量應用數據的技術，可以實現多種并行處理算法，從而通過云計算技術提升系統的數據處理水平。

④基礎設施層。基礎設施層主要包括天然氣傳感模塊和井口安全控制模塊。基礎設施層為系統提供硬件支持。

用戶通過用戶層提交所需的地下儲氣庫的智能化儲氣服務。用戶層將所接收的服務傳送至業務層。業務層中的引擎模塊、開發工具模塊、支撐模塊、管理模塊相互合作，為云平臺用戶提供云服務。基礎設施層將多個天然氣傳感模塊設置于地下儲氣庫的注采井中，通過天然氣傳感模塊采集注采井內的天然氣濃度、液壓等數據。依據所采集的天然氣相關數據，以及技術層的天然氣預警技術，可確定天然氣是否在安全濃度范圍內。本設計采用比例積分微分(proportional integral differential，PID)神經網絡的智能控制算法，利用基礎設施層的井口安全控制模塊，控制地下儲氣庫注采井井口安全閥的關斷。系統的智能化儲氣的全過程在業務層完成。業務層的虛擬機遷移控制方法可以降低云平臺的資源消耗，從而提升云平臺的運算效率。

2 硬件設計

2.1 天然氣傳感模塊

天然氣傳感模塊設置于系統的基礎設施層。天然氣傳感設施選取具有較高精度以及較高可靠性的元件。所選取的天然氣傳感元件應具有低成本以及低功耗的特點。天然氣傳感模塊的傳感元件選用MJC4/3.0J芯片。該芯片的額定電壓和額定電流分別為3 V以及120 mA,可滿足天然氣傳感元件的低功耗需求。

天然氣傳感器主要包括測量補償元件和天然氣監測元件。這兩個元件組成模塊中的電橋的兩個臂。當天然氣中可燃燒氣體增加時，天然氣傳感元件電阻提升，電壓值變化由橋路輸出。伴隨著天然氣中可燃燒物質濃度的提升[10]，電壓變量數值相應提升。天然氣傳感模塊利用補償元件實現溫濕度補償。MJC4/3.0J芯片具有響應速度快、測量精度高、工作穩定的特點，可在復雜環境下工作，適用于地下儲氣庫工作環境。MJC4/3.0J芯片采樣調理電路如圖2所示。

圖2 MJC4/3.0J芯片采樣調理電路Fig.2 MJC4/3.0J chip sampling conditioning circuit

圖2中：Header為插針連接器。由圖2可知，催化燃燒式天然氣傳感器MJC4/3.0J芯片具有較小的輸出電壓幅值，通過設置調理電路實現電壓值的精準采集預處理[11]。前置的電壓跟隨器應用于運算放大器電路中，以保障天然氣傳感器采樣值更加精準。采樣值被設置為下一級的驅動。采樣電壓值利用直流電壓負反饋電路進行放大。放大后的采樣電壓值輸出至下一級模擬/數字(analog/digital,A/D)轉換電路。A/D轉換電路將轉換后的數據傳送至系統技術層，以實現數據處理。

2.2 井口安全控制模塊

井口安全控制模塊設置于系統的基礎設施層。井口安全控制模塊用于保障地下儲氣庫的注采井安全運行。智能化儲氣系統的井口安全控制模塊結構如圖3所示。

圖3 井口安全控制模塊結構圖Fig.3 Structure diagram of wellhead safety control module

從圖3可以看出，井口安全控制模塊包含井下安全閥、高低壓控制閥、井口液壓控制單元、地面安全閥以及易熔塞等設施。這些設施共同實現注采井井口的有效控制，保障注采井井口可以根據系統監測結果實現緊急關斷控制[12]，令智能化儲氣系統監控的地下儲氣庫注采井保持安全運行狀態。注采井井口安全閥的關斷控制采用PID神經網絡的智能控制算法實現。

井口液壓控制單元是井口安全控制模塊中的重要部分。井口液壓控制單元結構如圖4所示。

圖4 井口液壓控制單元結構圖Fig.4 Structure diagram of wellhead hydraulic control unit

由圖4可知，井口液壓控制單元中設置了液壓裝置驅動。選取電-液綜合控制單元控制井口液壓控制柜。電-液綜合控制單元通過 PID神經網絡的智能控制算法控制井下以及地面安全閥的關閉以及開啟。井口液壓控制單元的主體控制包括地面以及井下安全閥控制兩部分。液控閥利用先導壓力進行控制[13]。動力路導通與關閉利用液控閥進行控制。液控閥可控制天然氣輸氣管線，用于開啟或關閉地面以及井下安全閥。

3 軟件設計

3.1 PID神經網絡的注采井井口安全閥智能控制

智能化儲氣系統的主要作用是保障地下儲氣庫內存儲的天然氣可以緩解天然氣供需不平衡問題。注采井井口安全閥啟動與閉合的傳遞函數利用PID控制器的自抗擾控制方式建立，為:

(1)

式中：G1(s)與G2(s)為注采井井口安全閥的開啟以及關閉控制函數；s為注采井井口面積；e為模糊傳遞常數。

注采井井口安全閥采用PID神經網絡的智能控制算法控制。注采井井口安全閥運行的主要參數為天然氣流量以及液壓壓力。注采井井口安全閥控制的PID模糊決策輸出測量誤差為：

(2)

式中：z1為注采井井口安全閥的時滯函數；z2為注采井井口安全閥的狀態變量；β1、β2、σ、b均為可調參數。

PID神經網絡的智能控制算法中，輸入層的第j個神經元狀態為uj。依據uj值輸入注采井井口安全閥的新訓練向量。輸入向量x(t)與神經元netj耦合實現安全閥控制的級聯反饋調節。利用模糊PID決策方法自適應處理注采井井口安全閥控制參量，則注采井井口安全閥控制函數為：

(3)

式中：Kp1為注采井井口安全閥的天然氣流量。

(4)

式中：KP2為注采井井口安全閥的液壓壓力增益。

通過優化求解式(3)、式(4)控制函數，可以獲取注采井井口安全閥控制的最終控制律為：

(5)

式中：Qo與Qc為開啟與關閉注采井井口安全閥的流量；To與Tc為開啟與關閉注采井井口安全閥的液壓壓力；Ts與Tt為PID控制的時滯項。注采井井口安全閥的智能控制，通過PID神經網絡智能控制算法的自適應參量調節與訓練學習完成。

3.2 云平臺的虛擬機遷移控制

智能化儲氣系統通常運行于未通過虛擬化的集群中。智能化儲氣系統的云平臺需要依據所提供和需求的物理資源，以及系統用戶的動態申請，實現其遷移和運行。云平臺需通過虛擬機遷移或部署至物理服務器中，并通過物理服務器提升云平臺的資源利用率與服務質量，以降低云平臺能耗。基于云平臺的智能化儲氣系統的虛擬機遷移控制結構如圖5所示。

圖5 虛擬機遷移控制結構圖Fig.5 Virtual machine migration control structure diagram

云平臺的虛擬機需運行于物理節點中。云平臺對物理節點中的信息進行分析。云平臺的全局監控器從智能化儲氣云計算集群中獲取不同物理節點的信息，充分考慮云平臺中虛擬機負載情況，獲取最優云平臺部署策略，完成智能化儲氣系統云平臺物理服務器的資源調度。

4 應用效果測試

為了驗證設計系統的有效性，以某天然氣公司的地下儲氣庫為試驗對象，采用本文系統對地下儲氣庫注采井井口安全閥進行控制，并統計控制前后井口的天然氣流量變化情況。天然氣流量變化曲線如圖6所示。

圖6 天然氣流量變化曲線Fig.6 Change curves of natural gas flow

由圖6可知：本文系統采用基于PID神經網絡的智能控制算法對地下儲氣庫的注采井井口安全閥進行控制，井口安全閥動作速度較快，天然氣流量可在10 s之內實現穩定；未采用本文系統智能控制的地下儲氣庫注采井井口安全閥動作速度較慢，在35 s左右才可以實現流量穩定。本文系統采用基于PID神經網絡的智能控制算法具有明顯的控制效果，提升了地下儲氣庫注采井井口安全閥的響應速度。本文系統可在流量接近設定值時，通過高效的控制算法保障流量穩定在設定值，令地下儲氣庫內天然氣穩定流動。

統計采用本文系統控制注采井井口安全閥前后，注采井井口安全閥的閥門開度。閥門開度統計結果如圖7所示。

圖7 閥門開度統計結果Fig.7 Statistical results of valve opening

采用本文系統控制地下儲氣庫儲氣后，地下儲氣庫注采井井口安全閥長周期穩定運行。由圖7可知，本文系統具有迅速、精準的控制效果，令注采井井口安全閥在短時間內到達設置的閥門開度。本文系統利用基于PID神經網絡的智能控制算法，依據神經網絡的前饋作用補償PID控制器，提升PID控制器的控制性能，令PID控制器具有極高的調節速度，以實現地下儲氣庫注采井井口安全閥的靈活啟閉。

服務等級協議(service level agreement,SLA)違背率可以體現云平臺是否滿足智能化儲氣系統的實時性需求。不同云平臺物理節點數量下，本文系統云平臺的SLA違背率統計結果如圖8所示。

由圖8可知，伴隨系統運行時間的增加，本文系統的SLA違背率有所下降，并均可以保持在10%以下。這表明云平臺的運行性能有所提升。系統測試結果表明，本文系統在不同物理節點數量情況下，均可以保障智能化儲氣系統的任務在云平臺中快速完成，具有較高的運算速度。

圖8 SLA違背率統計結果Fig.8 Statistical results of SLA violation rate

云平臺的內存、節點CPU以及集群帶寬在虛擬機動態遷移過程中受到影響。虛擬機動態遷移可以提升云平臺的整體能耗。系統云平臺需要保障在最低遷移時間以及遷移次數下完成運行，以獲取最佳的云平臺運行效果。智能化儲氣系統運行時云平臺的遷移次數對比如圖9所示。

圖9 遷移次數對比Fig.9 Comparison of migration times

由圖9可知，在運行100 h內、物理節點數量不同的情況下，本文系統的遷移次數均低于400次。該結果驗證了本文系統運行云平臺時，具有較少的遷移次數。本文系統可以有效避免無用遷移情況，通過較少的遷移次數降低云平臺能耗。本文系統的云平臺通過較少的遷移次數提升平臺的資源利用率，實現能耗的有效降低，具有良好的運算效果，可以滿足智能化儲氣系統對云平臺的高運算性能需求。

將本文系統應用于天然氣公司，統計本文系統運行過程中的系統操作情況。系統運行結果如表1所示。由表1可知，本文系統可以滿足智能化儲氣系統運行的各項要求，保障地下儲氣庫維持良好的運行狀況。智能化儲氣系統可以通過智能化控制方法控制地下儲氣庫注采井井口安全閥，從而保障天然氣良好地注入與采集。

表1 系統運行結果

5 結論

本文設計了基于云平臺的智能化儲氣系統，通過云平臺高效處理海量數據的性能，保障地下儲氣庫的安全運行。基于云平臺的智能化儲氣系統保障了地下儲氣庫注采井安全閥的精準控制，提升了地下儲氣庫的儲氣效率。系統測試結果表明，本文系統可以實時監控地下儲氣庫注采井井口的液壓壓力。井口安全控制模塊具有緊急關斷功能，可保障注采井處于安全狀態。智能化儲氣系統可實現地下儲氣庫生產過程中的高效生產調度。