基于大數據的油田設備智能診斷技術研究

宋俊述 王國防 王磊 孫捷

摘?要：隨著油田生產信息化的全面覆蓋，設備體量大、類型多、分布廣等現狀為其高效運維帶來巨大挑戰。如何實現故障準確定位和快速診斷成為當前重要的研究課題。本文主要研究基于大數據的油田設備智能診斷技術，對設備狀態進行全口集成融合，建立基于狀態評估的故障診斷模型，可識別故障類型，追溯故障原因。進一步地，通過歸因分析訓練數據集，利用機器學習對故障診斷進行動態優化調試，所訓練的優化模型預測準確性更高，故障診斷時間大幅縮短，有效提升生產信息化運維水平。

關鍵詞：油田生產；故障診斷；機器學習；大數據

1?研究背景

隨著油田生產信息化的全面覆蓋，物聯網設備體量大、類型多、分布廣、運行環境差、專業性強，對油田日常運維管理提出了更高要求。當前基層運維人員流動大，專業經驗難以固化傳承，被動應急、人工診斷分析的運維方式已不能滿足運維管理要求。

如何保障設備安全穩定運行，提升運維效率，減少運維成本是當前油田重要的研究課題。故障診斷技術可以診斷并對設備故障進行預警，可以有效發現異常情況，精確定位、及時處置響應，使工作人員有明確的工作目標對設備進行維修。

智能系統應用在油田的設備運行狀態中可以達到較好的效果，并得到了較為廣泛的應用。借助各種傳感器和智能監測技術，對油田設備的運行進行全方位的監控，并做出設備運行動態的分析，經過一定的專業經驗積累從而做出故障的應急處理。

2?發展現狀

當前油田生產化運維主要存在以下三方面問題。

一是數據采集傳輸鏈路長、節點多、故障精準定位難。一般油田系統從數據采集、傳輸到數據應用需要經過10余個環節，傳輸鏈路缺乏可視化監控，從發現問題到現場落實判斷耗時長、精準定位難。

二是故障類型多，診斷經驗未能有效傳承。生產信息化運維專業性強，受知識傳承和人員管理的方面約束，油田業務的運維工作效率仍有很大提升空間。

三是相關業務系統關聯程度低，數據關聯分析能力弱。油田生產信息化網絡、工業控制系統、生產指揮系統、視頻監控系統等相關業務數據無法自動關聯分析。

目前對油田故障診斷的研究主要集中在機械設備故障診斷及發展智能系統方面。文獻［5］對當前的油液分析技術和無損探傷技術進行了詳細的對比分析。文獻［6］分析了聲發射監測、噪聲監控、振動監測技術在設備狀態監測中的應用，同時指出要積極推進油田機械設備狀態檢測現代化、智能化轉變，提升油田企業的生產效率與安全性。文獻［7］提出了基于灰度矩陣的示功圖特征提取算法，通過算法提出的典型故障示功圖各特征值，可作為故障識別應用的可靠依據。文獻［8］以單井為最小經營單元的投入產出分析，進而建立了單井效益評價系統，該系統不僅提高了數據錄入、處理的效率及運算精度，還確保了評價方法和投入產出口徑的一致性。文獻［9］將基于SWE的迭代多模型PCA診斷技術應用于油田系統故障診斷，不僅能夠實現對油田生產的在線監控，還能同時對多個故障進行診斷，具有較高的診斷效率。

可以看出，針對故障診斷的研究主要集中在狀態監測和系統開發方面，而著眼于全數據集成融合，開展全流程的故障診斷相關研究仍存在空白。

3?總體思路

本文主要研究基于大數據的油田設備智能診斷技術，整合全口徑的運維數據，進行多維度、多參數、多層次的關聯數據集成融合，進而結合專家經驗和研究分析建立油田故障智能診斷模型，實現設備故障預測。進一步地，利用大數據處理和AI算法分析數據變化規律和趨勢，分析設備運維狀態，通過機器自學習，持續優化修正智能診斷模型，有效提升故障診斷精準度。下面將從數據集成融合、故障診斷模型、模型優化修正三個方面進行研究討論。

4?主要研究內容

4.1?數據集成融合

現有的油田運維業務鏈條長，各環節之間數據體量大且相互獨立，極大程度阻礙了實際運維過程中開展全業務流程智能排查與診斷。為此，本文提出基于油田物聯網進行數據的集成融合，打通各平臺之間的數據壁壘，依托各類信息化設備統一采集數據，以傳感設備為媒介將油氣生產工業控制系統，乃至整個生產環節的參數和控制連接在一起。

4.1.1?運維信息全口徑采集

當前，油田系統的信息化設備主要包括現場儀表、網絡設備、視頻設備等，通過SCADA感知、網絡感知、視頻感知、應用感知、人工采集等手段，可采集到生產類、網絡類、資產類等運維數據，是數據的集成融合的重要前提，如圖1所示。

圖1?油田物聯網全口徑數據采集

4.1.2?油田物聯網數據集成

可以看出，全口徑采集的數據呈現出覆蓋專業廣、數據類型雜、數據節點多，數據體量大的特點。根據故障診斷業務需求從全口徑數據中篩選出關聯設備運行狀態的數據，建立適用于智能診斷的數據庫。

具體地，通過整合SCADA/PCS生產指揮、視頻流媒體數據、運維數據、設備數據等數據資源，抽取各類設備的監控信息、維護信息、故障信息、報警信息、處置信息及相關臺賬信息，利用數據集合并、連接、轉換等融合規則，進行合并、過濾、轉碼，最終實現針對故障診斷的多維度、多參數、多層次的關聯數據集成融合，為診斷模型的研究提供基礎。

4.2?建立智能診斷模型

現有的故障診斷處理主要依賴人工完成，流程繁雜，耗時較長，往往出現因維保不及時影響設備運行壽命的問題，對油田系統的安全穩定運行造成威脅。如何實現主動預判故障并進行診斷，從而實現故障快速處理成為重要課題。

為此，本文建立智能診斷模型，基于采集的設備實時運行數據進行狀態分析和故障檢測，建立多類型故障智能診斷模型。

主要分為三個步驟：

（1）監測特征信號。在實際運維過程中將會對特征信號進行實時監測，針對不同類型故障狀態值設置報警閾值，當發現功圖、溫壓、套壓、流量等數據超出設定閾值或發生異常時，將會啟動告警信號。

（2）根據特征信號分析故障預警。通過抓取實時數據和設置閾值，系統對異常數據進行告警，不同類型的告警數據反映出不同故障類型

（3）識別故障類型及原因。針對不同類型的故障信號，依據專家經驗規劃構建覆蓋自控設備類、網絡傳輸類、輔助生產類、生產管控類等不同類型的規范性故障處理模型。該模型多角度、多層面地對設備狀態進行評判和預測，識別故障類型，追溯故障原因，進行設備故障預測，有助于開展設備的預知性檢修，縮短非計劃停機時間，降低運維成本，最大限度發揮設備綜合效能。

4.3?基于大數據的智能診斷模型優化

正如前文所述，所提出的智能診斷模型是建立在專家經驗和固定工作流程基礎上的，而在實際運行中，通過歷史數據建立起來的診斷模型不具時效性，無法在第一時間對油田故障進行預警。

因此，本文進一步提出基于大數據的智能診斷優化模型，該模型使用機器學習算法對已有的智能診斷模型進行持續動態優化調試，實現對油田運行狀況的實時分析和故障預測，如圖2所示。

圖2?智能診斷模型優化示意圖

具體地，利用已構建診斷算法模型進行大量現場試點驗證，采集實時數據；抽取實時工況數據的關鍵特征標簽，通過多維度、多參數、多層次歸因分析，確定構建模型所需的訓練數據集；進而使用數據集構建機器學習模型，并對模型進行優化和調參以獲取預測性能高的模型，形成異常原因分析及故障預測智能診斷模型。

通過完善診斷算法模型、沉淀學習歸因分析，優化后的智能診斷模型一方面能大幅提升診斷精準度，高效指導報警消除及故障排查，故障處理的速度也得到大幅提升；另一方面可精準判定設備運行狀態，預測設備維保周期，為設備運行與維修提供科學可靠的建議。

4.4?案例分析

在油田實際運維過程中，油井變頻柜停井故障時有發生，傳統的處理方法是運維人員現場排查故障，進行故障診斷，耗時半小時左右，經常發生因故障處理不及時處理導致的設備燒毀情況。

基于本文提出的故障診斷優化模型，首先采集油井變頻柜中控制柜溫度監控點，設置55℃的報警閾值，通過遠程解析逆變單元U項保護，進行狀態實時監測，如表1所示。表2為#4井報警情況統計。

針對告警數據，不同廠家變頻器故障代碼進行遠程編譯，將報警信息、RTU溫度、油井功率平衡度、PCS是否停井報警等信息進行關聯集成，進行故障智能診斷。試驗表明，所提模型可準確診斷出故障類型和點位，故障排查周期由之前的平均半小時縮短為5分鐘，效率大幅提升。

該模型不僅有效解決了每年高溫季節頻繁燒毀變頻柜及儀器儀表的現象，延長設備使用壽命，提高了采油時率，同時也將被動維保逐步轉化為主動維護，促進油田生產運行管理提質增效。

結語

本文通過研究集數據融合、智能診斷、自主優化于一體的油田設備智能診斷技術，有效實現數據全面融合、故障精確定位、報警及時響應。所提出的基于大數據的智能診斷技術使用數據集構建機器學習模型，實現故障診斷的動態優化，預測準確性更高，故障診斷時間大幅縮短，有效提升生產信息化高效運維水平，該技術可廣泛應用于海上及陸地油田，具有良好的適用性及推廣前景。

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作者簡介：宋俊述（1987—?），男，漢族，山東東營人，本科，工程師，研究方向：生產信息化。