基于物聯網技術的油田采油設備遠程監控方法

周若男

摘要：當前油田采油設備遠程監控在油田生產管理中沒有設計物與物的感知體系，導致采油設備生產信息遠程監控的成本大幅度提高，在此背景下提出基于物聯網技術的油田采油設備遠程監控方法。在物聯網采油設備生產信息遠程監控架構的基礎上，利用物聯網技術精準監控采油設備實時生產動態和原油的液面高低變化，并進行全天候的現場信息采集，最后通過WEB人機交互集中管理油田，實現油田數字化。通過對比實驗的數據得知，基于物聯網技術的油田采油設備遠程監控的方法相比較于天行實時數據云平臺監控方法和基于LoRa通信的遠程監控方法，超幀開銷小，傳輸的次數少，減弱了所耗費的成本，因此適用于油田采油設備遠程監控。

關鍵詞：物聯網技術；油田；采油設備；遠程監控；監控方法

一、前言

由于油田采油設備所處的環境大多處于十分惡劣的天氣條件下，雖然采油裝置的應用已經具備無人值守的效果，但是仍然需要有工作人員在現場值班確保裝置安全穩定地運行，因此需要對油田采油設備進行遠程監控，這也成為當前油田企業需要解決的首要問題[1]。湯姆[2]等人利用于Erlang的并發特性構建實時數據云平臺，通過數據采集的方式確保數據流計算算力，提高數據實時傳輸效果。結合DATimsien數據訂閱，提高事件報警自動化處理效果，確保油田生產安全性。但是該方法未進行數據處理耗時方面的測試，在提高油田故障報警處理速率方面有待驗證。張玉杰[3]等人通過LoRa組網通信的方式完成油田遠距離數據自動處理，利用TDMA劃分數據傳輸區域，降低網關節點功耗，提升節點的抗干擾能力，實現油田數據低速率傳輸。但該方法在大規模復雜環境下的數據傳輸能力需要進一步提升，其計算的算力有待進一步驗證。

物聯網技術通過無線網絡的融合將數據信息進行有效整合，以信息交流和信息共享的方式，完成物與物、物與人之間的連接，實現數據信息的分批次智能化處理。物聯網技術的信息傳輸與共享，在能夠實現油田企業生產過程中大部分采油設備的遠程監控?；诖?，本文基于物聯網技術，設計一種適用于油田采油設備遠程監控的方法。

二、基于物聯網的采油設備生產信息遠程監控架構

生產信息是整個油田采油設備監管體系的開端，采油設備監控負責收集和傳輸現場采油設備的生產數據。主要完成油田采油偏遠油井作業區域中的采油設備生產信息沖程、沖程、負荷、動態液面深度值、套管壓力值、消耗量以及原油液位產量的監控[4]。物聯網具有監控、掃描、遠程處理等優勢，所以利用物聯網構建遠程監控架構可以有效提高采油設備生產信息遠程監控效果。物聯網采油設備生產信息遠程監控基本架構共分為三層，分別為應用層，傳輸層以及感知層?；炯軜嬋鐖D1所示。

其中應用層作為頂層結構，負責人機交互和儲存管理采集到的數據，提高數據應用效果。通過云計算優化油田采油節點數據信息處理，在云端中完成數據匯聚、數據挖掘、數據理解等提高解析服務效能，利用數據庫落實WEB服務。傳輸層負責將采集到的數據進行加密和分包，從而進一步傳輸進應用層內，完成數據交換。在移動通信網絡中落實數據和控制信息的雙向傳送，通過計算機網絡和無線傳感網絡的融合改善感知信息傳輸環境。感知層是物與物互聯的基礎，基于物聯網的采油設備的生產監控主要是利用傳感設備和通信技術監控生產井的生產動態，并完成生產動態數據的收集及實時上傳。通過RFID標簽提升采油數據信息采集速率，利用傳感器節點協同感知油田周圍環境和自身采油狀態，延伸數據信息采集。以GPS定位為基礎對采集到的采油數據進行初步判別，方便采油管理人員隨時登錄服務器查詢[5]。

三、油田采油設備監控方法

（一）采油設備液位裝置設計

以物聯網為基礎的油田采油設備生產監控管理，按照物聯網技術的基本構架共分三層：第一層感知層，主要是從采油設備現場的各類傳感設備和儀表，對生產井生產狀況進行實時監控。原油的液位監控優先選取潛力井，油井進行分類并篩選出根據油田的開發特點，通過分析采集層的單井生產數據與油田整體生產數據的關系，就能夠得到具體單井的生產狀態的好壞[6]。假設油井數量為 n，連續比較時間為m個月，通常為12個月，則單井產油量和產水量累計偏離油田的平均值分別為：

式中：為第口井個月的產油累計偏差（或非均質）系數；為第口井個月的產水累計偏差（或非均質）系數。為油井序號（ =1，2，3，n ）；為累計時間變量，單位為月。為油井生產時間（=1，2，3，），單位為月。為第口井第月的產油量，單位為m3/d。為第口井第月的產水量，單位為m3/d。為第月油田平均單井產油量，單位為m3/d；為第月油田平均單井產水量，單位為m3/d。

監控潛力井的產油量、產水量均低于油田平均值，具有較大的開發潛力，在此基礎上收集生產動態數據如產油量、消耗量、鉆機運行功率等。第二層是網絡層是信息傳遞層，可以針對不同的環境自由選擇組網方式，依靠核心網進行傳輸，以便完成對現場數據的快速回傳、控制指令的實時傳輸等。第三層為應用層，應用層主要是對現場傳輸回來的各種信息做功能展示，以及存儲至服務器內，方便采油廠管理中心對生產井現狀進行診斷，并對相應問題提出決策[7]。遠程監控的設計方案，實時監控和集中管理，利用現場終端集成獲取液位傳感器信號和變頻器工作參數，進而實現對采油機器運行液位變化的監控。

（二）原油井生產管理

原油井生產管理動態同屏顯示多種生產數據，可以將設備信息與采油井狀態相結合，在操作界面處自動形成生產數據，經由服務器上傳至生產管理數據庫，以日期為單位進行整合儲存。儲存的油井動態生產數據可以滿足隨時查詢的條件，方便對整體生產過程的管理。對于重點信息如原油消耗量、設備故障燈、原油產量等信息，需要在首頁以醒目的方式做提醒。并將廠內偏遠井的產量采用統一的標準和規范的報告和圖表，生產管理系統可以通過油井的生產趨勢進行相關分析曲線，實現生產過程的管理和報警管理，并可以進行時間預測。

在油井生產管理中的管理顧名思義，是通過從罐內余量反推消耗量的計算。生產管理是通過監測儲油罐液面，來計算油井日產量，以完成生產管理。警報管理功能主要是預警儲油罐液面過高以及液面過低這兩個問題。考慮到偏遠井的地理位置等特點，需設置儲油罐上限預警和下限預警兩種，當上限報警燈亮起時，表明原油罐已滿，促使油井管理人員計劃分派運油卡車，將原油及時運至卸貨站。當下限報警燈亮起時，表明油罐內儲存量不足，如果不添加，發動機將出現停工的情況。數據查詢功能主要由服務器和數據庫配合完成，通過日積月累搜集了生產井的生產數據，并將其保存在服務器中，以便日后進行生產數據分析對比。目前油田實時生產井間抽法則，要挑選部分井實現間抽生產的狀態，通過日常數據的測量，也可以計算出油井需要關閉和開啟的實際時間。油田的管理人員利用管理平臺為偏遠井制定合理的開關時間計劃，減少偏遠井的浪費，確保高效率開采。

（三）采油設備現場圖像及視頻監控

油田采油設備現場圖像視頻監控分為定時拍攝和手動抓拍。根據目前已有的壓縮編碼技術進行設計，在此基礎上還增加了很多新的編碼設計思想，極大地提升了編碼的壓縮處理效率、增強了編碼算法的靈活性和可靠性，從而使得該編碼技術能夠更好地適應不同的網絡環境。傳輸關鍵油田采油設備圖像的關鍵信息幀的序列，為關鍵信息的健壯性和高效性提供了保障，大大地減少了實時傳輸的端到端延時。因為視頻文件是通過分組的形式進行傳送，所以接收端發送的數據流往往存在延時和混亂。所以若要進行流式傳送，一定要從減少時延和整合數據流開始[8]。為減少時延，在視頻文件的源頭對所傳送數據進行了預處理，包括壓縮視頻內容和高效壓縮等。數據采集程序借助無線通信裝置的數據轉換，可以對作業現場提取到的生產信息和圖像信息進行統一的上傳和暫存，視頻文件上傳至無線傳輸設備后需要經過協議解析，解析完成后即可上傳至服務器內，具體的數據采集程序如下圖2所示。

通過全天候的視頻圖像采集，可以形成偏遠油井生產動態的完整數據。受地理位置，天氣等因素的影響導致現場信號強度不高，故需要使用最低分辨率的視頻錄制，并且在斷網后可以支持斷點傳輸功能。同時，視頻采集器需要有闖入拍攝的功能，當有人闖入進入監視范圍時，視頻設備應自動拍攝并記錄回傳至油田監管中心；在監控管理中心，生產管理人員可以遠程發布快照指令，以實現對生產現場的強大監控。

四、基于WEB的采油數據發布

WEB是實現人機交互的最好途徑，通過使用專用網絡和系統設定的用戶名密碼，監控中心的管理人員可以隨時隨地通過計算機來訪問這些油井生產信息監控平臺的狀況[9]。通過WEB，他們也可以直接遠程對生產井進行操作，是偏遠井生產管理平臺中重要的一環。

WEB對每個遠程測控節點的無線信息采集遠程控制[10]，運行可能會受到共存無線電設備的無意干擾或攻擊的問題，提出了一種新的接收器，該接收器能夠在存在持續干擾攻擊的情況下解碼其所需信號。使用優化的神經網絡有效地緩解了未知干擾。

綜上所述，油田采油設備現場的監控畫面實時回傳，可實現對現場的視頻監管操作，監控不僅可以實時展示這些信息，也會將這些視頻信息儲存在特定的數據庫中，這些數據庫支持斷點傳輸，以便日后進行視頻數據訪問。應用程序接口實現多種編程軟件做的間抽預測程序，程序通過操作平臺實現對生產井狀態的監控和管理。使用WEB發布，通過互聯網，這套監控設備可以在采油廠內任何一臺電腦上打開。只要通過服務器的保密驗證，即可訪問遠程油田的生產監控。由此完成采油數據信息及時發布，結合上述的油田采油設備監控方法實現基于物聯網技術的油田采油設備遠程監控方法。

（一）對比實驗

為了驗證基于物聯網技術的油田采油設備遠程監控方法的有效性，選取了文獻[2]提出的天行實時數據云平臺對采油設備生產的監控和文獻[3]提出的LoRa通信監控的兩種方法進行對比實驗，測試油田現場設備數據的超幀開銷。超幀開銷與傳輸次數相關，傳輸次數少，超幀開銷少，所耗費的生產成本也少。因此哪種方法下的超幀開銷少，證明哪種方法更適合油田采油設備的遠程監控。

（二）實驗準備

油田監控主要由紅外高清網絡攝像機、以太網交換機以及前端設備電源電涌保護器組成，可以將拍攝數據傳至服務器進行處理，實現遠程智能監控。監控設備參數油田生產現場的實時數據通過一系列傳感器（壓力、溫度、濕度、電流電壓等）、攝像頭進行數據采集，并將實時數據回傳，實現油田生產現場設備狀態、設備數據參數可以被工作人員隨時隨地查看。本次研究中經常使用同種通信協議，根據物聯網基本結構使用一般化設計，使用 TCP/IP串行端口以及無線WI-FI 傳輸。田井場關鍵設備監視無線通信需求分析，傳感器之間的距離一般在100m范圍內，多井集聯控制器之間的距離一般在150m范圍內，多井集聯控制器與中心控制室之間的距離一般在 2-3km范圍內。

（三）實驗結果

下面分別對本文方法、文獻[2]和文獻[3]中的訪問現場設備數據的方法進行超幀開銷分析。使用的超幀開銷越大，傳輸的次數越多，所耗費的成本也隨之增加。在文獻[2]中，通常情況下時隙資源只有2個，用于數據讀取的只有1個時隙，訪問現場設備數據需要2個超幀?，F場設備每次傳輸400個字節，每次需要傳輸7次，即訪問現場設備數據需要7個超幀。文獻[3]中，手持與現場設備建立連接后，手持可直接訪問現場設備的數據。手持發送連接請求需要一個超幀，網絡管理者返回請求需要一個超幀，訪問現場設備的數據需要一個超幀，即手持訪問一個現場設備需要3個超幀，則訪問4個現場設備的數據需要12個超幀。本文方法、文獻[2]和文獻[3]超幀開銷如表1所示：

測試結果表明，本文方法下使用的超幀開銷小，傳輸的次數少，所耗費的成本也就大幅度降低。這是因為本文方法以物聯網技術為基礎構建了采油設備生產信息遠程監控架構，通過感知層、網絡層、應用層之間的協同，提高了油田采油數據信息采集和處理效能，進而降低了超幀開銷。因此結合現場設備數據的超幀開銷數據，證明本文設計的基于物聯網技術的油田采油設備遠程監控方法優于文獻[2]和文獻[3]所采用的方法。

五、結語

基于物聯網的采油設備遠程監控油田采油設備生產監控能解決當前采油面對的油井生產管理問題，能夠實現油田間互聯以及生產信息實時采集、共享、歸納和管理。通過對各油田的生產動態信息的分享和保存，從一定程度上解決了偏遠油田分散、難管理、信息閉塞、互不連通的局面。物聯網技術推進了采油數字化建設，生產動態監控為下一步采油風險勘探提供了足夠的數據支撐。H

參考文獻

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