基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統

張鈺哲，張偉東，高 偉，何 渡，賀 斌

（1.西安海聯石化科技有限公司，陜西 西安 710065；2.延長油田股份有限公司 靖邊采油廠，陜西 靖邊 718500）

0 引 言

通常油井處在偏遠地區，自然條件惡劣且設備攜帶不便，工人定時巡查監視、記錄各種數據難以實現，更難以實時處理數據[1]。采用傳統的油井監測手段已經無法實時對油井進行全方位的監控，難以提高采油效率和出油產量。在現代物聯網技術和新一代電子信息技術的快速發展下，將各種傳感器、無線檢測設備基于物聯網技術有機結合在一起，構成了一個智能化的物聯網油井監控系統。油井監控系統中的傳感器和檢測儀表等終端設備會采集大量的油井生產數據，一方面這些數據可以為油井的實時監控提供支持，另一方面海量數據直接上傳至服務器和云端會極大程度地增加運算負擔，但是終端設備本身處理數據能力有限，難以實時處理采集數據。因此，在監控系統終端設備中引進一個邊緣處理器來擴展終端設備處理數據的能力是有必要的。將終端數據傳輸到邊緣處理器進行分析處理，利用邊緣計算將云端計算能力下放到邊緣端，可以減輕云端的運算負擔，數據在邊緣端處理，可以加快數據的處理和分析速度，確保該系統的穩定運行[2-3]。本文提出了基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統，既可以實時監控油井，又可以減輕監控計算機的分析負擔，同時可以快速處理現場數據，方便給工人做出合理的決策提供數據支持。

1 基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統構成

智能油田油井監控系統是智能油田生產管控的重要一環，承擔油井數據實時采集和分析、井況實時監控及智能報警，為油井管理人員提供決策依據。傳統油井監控系統往往采集大量井口數據，直接通過物聯網傳輸至云端，致使云端運算壓力極大和數據傳輸速度緩慢。為了解決這一問題，引入邊緣計算的思想，相對于云計算，邊緣計算擁有低延遲、高效率、安全可靠等特點[4]，將井口監測的終端設備采集的數據先匯總于井口智能RTU 進行初步處理，再通過井場智能RTU 上傳至監控管理中心進行深度處理。

基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統由感知層、邊緣層、傳輸層、決策層構成，系統構成如圖1 所示。感知層是由攝像機、流量計、壓力計、溫度計、液面監測儀、角位移傳感器及載荷傳感器組成，實時采集油井各項數據，監測油井的生產狀況和環境數據。邊緣層是由井口智能RTU構成的，井口監測儀表采集的數據集中傳輸于此，進行數據的預處理并儲存，減輕監控管理中心數據分析及運算壓力，同時通過4G 無線網絡將數據傳輸給井場智能RTU。傳輸層在油田監控系統中承擔著承上啟下、數據整合及轉發的關鍵作用。傳輸層的核心設備是井場智能RTU，集中收集井口智能RTU 的數據，通過內部的4G 模塊，采用4G 無線網絡將數據遠距離無線傳輸給監控管理中心。決策層包括后臺服務器、數據庫、PC 管理平臺等，負責分析處理與監控從井場智能RTU 傳輸至監控管理中心的數據，以及儲存和管理實時、歷史數據與圖像[5]。

圖1 基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統構成

2 油井監控系統硬件組成

2.1 井口監測電路硬件組成

井口監測電路由井口智能RTU 和井口監測儀表設備組成，其中井口智能RTU 作為其控制核心，硬件組成如圖2所示。井口智能RTU 主要由主控芯片模塊、供電模塊、存儲器模塊、以太網模塊、WiFi 模塊、4G 模塊、RS 485 通信、語音模塊、OLED 模塊、按鍵模塊及指示燈模塊等組成。井口監測設備由攝像機、流量計、壓力計、溫度計、液面監測儀、角位移傳感器及載荷傳感器組成。

圖2 井口監測電路硬件組成

井口智能RTU 采用基于32 位ARM-CorteX-M7 處理器的STM32F769NIH6 作為主控芯片；供電模塊采用加裝蓄電池的太陽能電池板供電，天氣良好時由太陽能電池板給井口智能RTU 供電并對蓄電池充電，天氣惡劣時由蓄電池供電。井口智能RTU 主控芯片的SPI 接口分別與以太網模塊、存儲器模塊和WiFi 模塊連接，以太網模塊通過TCP/IP 協議與監控攝像機連接，采集井口圖像數據及人員闖入抓拍圖像；存儲器模塊選用大容量的SD 卡來存儲各項井口數據及圖像，WiFi 模塊分別與液面監測儀、角位移傳感器及載荷傳感器連接并采集油井動液面數據、抽油機游梁角度及載荷數據；USART 接口分別與RS 485 和4G 模塊連接，RS 485 通信總線分別與流量計、溫度計和壓力計連接并采集其數據；井口智能RTU 內置的4G 模塊通過4G 無線網絡與井場智能RTU連接，定時將井口智能RTU 采集并初步處理的數據上傳至傳輸層；GPIO 接口分別與語音模塊、指示燈模塊、按鍵模塊及OLED 模塊連通，語音模塊可以選配語音功效以及在油井出現危險情況時直接語音報警，指示燈模塊顯示井口智能RTU 的啟停狀態，按鍵模塊控制井口智能RTU 的啟動與停止及下發手動設置采集周期時間，OLED 模塊顯示采集周期時間、井口動液面數值及套管壓力。

2.2 井場智能RTU 硬件組成

井場智能RTU 是基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統的數據中轉站，一方面有序接收邊緣層井口智能RTU 處理后的數據；另一方面打包所接收的數據上傳至監控管理中心，防止傳輸混亂，影響監控系統的運行。

井場智能RTU 硬件組成如圖3 所示，井場智能RTU 的存儲器模塊也采用大容量SD 卡，用來存儲井口智能RTU 定時上傳的數據和井口異常情況時的數據；井場智能RTU 通過4G 無線模塊將數據上傳至監控計算機，并接收監控計算機下發的指令；井場智能RTU 的供電模塊采用蓄電池加太陽能電池板的組合裝置進行供電，指示燈模塊方便人們查看RTU 是否正常運行，按鍵模塊控制RTU 的啟停及復位。

圖3 井場智能RTU 硬件組成電路

3 油井監控系統軟件設計

通過C 語言、C++語言及Java 語言在Windows 系統平臺上開發了油井監控系統，基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統軟件由工藝數據采集程序、工藝數據傳輸程序、圖像抓拍與處理程序、上位機監控管理程序四部分構成，如圖4 所示。其中，工藝數據采集程序實現井口監測儀表數據的采集與儲存；工藝數據傳輸程序確保井場智能RTU 一方面有序接收各井口智能RTU 處理后的數據，另一方面負責將數據打包上傳至監控中心，防止工藝數據傳輸混亂。圖像抓拍與處理程序負責控制井口攝像機進行抓拍，并對抓拍圖像進行處理與儲存，判斷是否有異常情況發生并進行報警。上位機監控管理程序對各種數據進行分析處理，匯成圖表并在界面顯示，記錄歷史數據，方便工人查看。

圖4 油井監控系統軟件構成

3.1 工藝數據采集程序設計

基于邊緣計算的思想，井口監測儀表的數據并不會直接上傳至監控中心，而是先被井口智能RTU 采集，在井口智能RTU 里先行處理后再進行上傳，以減少監控中心的運算壓力。

井口智能RTU 采集數據模式有定時模式和被動模式。定時模式情況下，井口智能RTU 通過按鍵模塊對井口監測儀表進行采集周期定時時間設置，讀取定時時間；定時結束后，井口智能RTU 向井口監測儀表發送讀取數據指令，等待井口監測儀表響應指令進行數據讀取，對讀取后的數據進行處理后儲存在SD 卡中。被動模式情況下，井口智能RTU被動接收井口監測儀表數據，進行處理后儲存在SD 卡中[5]。工藝數據采集流程如圖5 所示。

圖5 工藝數據采集流程

3.2 工藝數據傳輸程序設計

為了數據傳輸順暢，給井場智能RTU 開發了一個有序傳輸數據的程序，確保井口智能RTU 初步處理后的數據能夠順利傳輸至井場智能RTU。

工藝數據傳輸流程如圖6 所示。系統初始化后，在井場智能RTU 設置好數據上傳時間，井場智能RTU 定時器倒計時結束，觸發數據上傳線程。一般情況下，按照各個井口智能RTU 接到數據上傳指令的先后進行上傳；但當多口油井同時接收到上傳指令時，井場智能RTU 建立自動輪詢制度[6]，按測量隊列有序下發的數據上傳命令開始進行上傳，井口智能RTU 接收指令并解析，若設備號與自身一致則執行上傳指令，否則井口智能RTU 保持靜默等待指令。

圖6 工藝數據傳輸流程

3.3 圖像抓拍與處理程序設計

為了減少處理大量視頻的運算壓力，基于邊緣計算的思想將視頻圖像智能分析算法寫入視頻監控軟件，可以對井口視頻進行人員闖入抓拍，避免無效視頻抓拍[7]。該程序設計有三種抓拍模式，即定時抓拍、人工手動抓拍及人員闖入抓拍。井口智能RTU 可以控制攝像機進行抓拍，三種抓拍模式實現了對井口圖像的有效獲取，減少了大量無效圖像的抓拍，并將抓拍圖像暫存于FTP 服務器中，按井口智能RTU設備號、抓拍視頻類型分類儲存，上傳至視頻監控軟件進行分析處理，分析結果在界面進行顯示。圖像抓拍與處理流程如圖7 所示。

圖7 圖像抓拍與處理流程

3.4 上位機監控管理程序設計

上位機監控管理流程如圖8 所示。監控管理中心向井場智能RTU 發送數據上傳指令后，井場智能RTU 響應后將經過井口智能RTU 初步處理后的數據通過4G 無線網絡上傳給監控管理中心。管理監控中心處理后存儲在SQL Server 數據庫，監控管理中心對處理后的數據進行分析[8]，對正常數據在界面進行顯示，對異常數據進行報警提示并記錄在系統日志，方便人們查看數據。

圖8 上位機監控管理流程

4 應用效果與分析

基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統在中石油某采油廠投入運行，實際應用效果良好，分析結果如下：

（1）基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統利用4G 網絡作為傳輸方式，該系統經濟可行、運行可靠、節能效果良好[9]，并較好地解決了監控效率低、處理數據緩慢及數據傳輸效率低等問題，對油田的智能監控建設和生產維護具有重要意義；

（2）基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統在油田實際運行中性能穩定，能夠對油井生產過程的基本數據進行實時采集與展示，對油井井口安全進行實時監控，同時能夠快速分析數據與圖像，實現井口生產安全的預報警。

5 結 語

（1）本文系統采用邊緣計算與物聯網技術，構建了決策層、傳輸層、邊緣層、感知層四個層次的實時高精度連續油井監控系統[10]，實現了油井工藝數據的實時采集、處理、傳輸、應用分析及存儲等過程。

（2）基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統前端的邊緣計算，將各種傳感器及儀表采集獲得的數據，先集中于井口智能RTU 設備進行處理，之后再將過濾處理后的數據定時有序上傳至井場智能RTU。井場智能RTU 將各個井口智能RTU 上傳的數據打包上傳至監控管理中心。實時將數據處理能力遷移至邊緣端，這樣既減少了云端處理數據的負擔，又加快了對油井狀況數據的處理速度，保證了油井監控系統對油井的實時監控。

（3）基于邊緣計算的智能油田物聯網油井監控系統可以進行生產數據的實時高精度連續采集、處理、大數據分析，制定并優化生產目標，實現油田智能高效生產管控。