深水油氣平臺儀表自控系統智能化升級與優化應用研究

[摘 要]文章介紹了海洋工程自控系統的挑戰與智能化需求，探究了高級傳感技術的集成與數據融合，分析了深度學習算法在自控系統中的應用，闡述了智能化自控系統的現場應用效果，以期為相關人員提供參考。

[關鍵詞]智能化監測；自控系統；深水油氣；數據融合；深度學習

[中圖分類號]TP273 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）12–0001–03

Research on Intelligent Upgrade and Optimization Application of Instrumentation Automation System for Deepwater Oil and Gas Platforms

ZENG Anjin

[Abstract]The article introduces the challenges and intelligent requirements of ocean engineering self-control systems， explores the integration and data fusion of advanced sensing technologies， analyzes the application of deep learning algorithms in self-control systems， and elaborates on the on-site application effects of intelligent self-control systems， in order to provide reference for relevant personnel.

[Keywords]intelligent monitoring； automatic control system； deepwater oil and gas； data fusion； deep learning

1 海洋工程自控系統的挑戰與智能化需求

1.1 極端環境下的操作挑戰

深水油氣平臺的自控系統須在極端的氣象與地質條件下持續運行，而這些因素對設備的穩定性與操作效率造成了嚴峻的挑戰。自控系統的硬件及軟件部件須能夠抵御這些惡劣環境的侵襲，且不能發生任何功能故障。在系統設計方面，需采用高強度的材料及高防護等級的封裝技術，控制算法必須擁有高度的魯棒性，如此方能確保在數據傳輸或處理的過程中，信號不會由于外部干擾而出現失真的情況。

1.2 自控系統的適應性需求

自控系統于深水油氣開采中所具有的核心功能可維持平臺的穩定性及操作的精確性，特別是在鉆探與生產過程中的動態調整方面，該系統需要對作業參數進行實時調整，以此來適應海底地質的變化及鉆探過程中所遭遇的不同壓力和溫度條件。這要求自控系統具備高度的自適應性及智能決策能力，采用機器學習技術能夠依據歷史數據及即時反饋對控制策略進行優化，自動調整操作模式，從而最大限度地減少人為干預，提升作業效率與安全性。

1.3 智能化技術的集成

伴隨信息技術的不斷發展，集成先進的智能化技術已成為提升自控系統性能的重要途徑，實時數據監測和處理技術作為智能化的關鍵組成部分，其允許系統實時收集并分析來自傳感器的數據，進而能夠快速識別潛在問題并進行預警。遠程監控和控制技術使得操作團隊能夠在安全的環境中進行決策與操作，大幅降低了作業風險。智能化系統還應包括自我診斷和自我修復功能。

2 高級傳感技術的集成與數據融合

2.1 多傳感器集成技術

在海洋工程儀表自控系統領域，多傳感器集成技術發揮著重要作用，此技術將諸如溫度、壓力、濕度、振動、聲波、光學等不同類型的傳感器進行整合，使其協同工作，進而得以實現對多維環境參數的精準測量。多傳感器系統具備在同一時間從多種角度采集數據的能力，這一能力顯著提升了系統的感知精度與響應速度。尤其在深水油氣平臺的應用中，多傳感器集成能夠對設備狀態、海底地質變化及環境條件進行實時監測，從而為系統提供全面的數據支撐。在集成過程中，應采用分布式架構設計，此舉能夠減少單點故障發生的可能性，通過高精度數據校準算法對不同傳感器輸出的數據進行一致性校正，確保在復雜環境下數據具備高度的可靠性與準確性。借助這種高集成度的傳感技術，系統在面對突發環境變化時能夠迅速調整策略，減少外部干擾對操作產生的影響。

2.2 數據融合技術的應用

數據融合技術通過對多傳感器采集的數據進行整合，利用深度學習與機器學習算法，將多源異構數據轉化為具有更高可信度與可操作性的決策信息。在海洋工程環境中，單一傳感器的數據常受到外界因素的干擾，而數據融合技術能夠憑借特征提取和數據挖掘，從多維數據中提取出穩定的信號特征，進而排除噪聲干擾。采用貝葉斯估計、卡爾曼濾波及人工神經網絡等算法，能夠顯著提高系統在復雜環境下的感知能力與數據分析精度。這種技術在深水作業時顯得尤為重要，其可以對海底地質的變化、潮汐及溫度變化等動態信息進行實時處理，從而為平臺在高風險環境中的自動化操作與精確控制提供支持。

2.3 增強決策支持系統的建設

在海洋工程儀表自控系統的智能化升級過程中，核心在于構建增強型決策支持系統，通過深度學習算法對海量歷史數據和實時監測數據進行建模與預測分析，提高系統的自主決策能力。此類系統通過對各類操作數據進行分析，生成風險預警和操作優化方案，為決策層在海洋平臺運維中的關鍵決策制訂提供支持。基于多傳感器數據融合的分析結果，系統能夠對可能出現的設備故障或安全隱患進行預測，進而提前采取預防性維護措施。利用自適應算法，決策支持系統可以依據不同作業環境與工況條件，自動調整控制策略，確保設備運行處于最優狀態。這種智能化的決策支持系統不僅極大地減少了人工干預的需求，還能在突發情況下通過自動化控制策略迅速響應，保障深水油氣平臺的安全與高效運行。

3 深度學習算法在自控系統中的應用

3.1 智能控制策略

深度學習算法在海洋工程儀表自控系統中的應用，體現在智能控制策略的開發與實施中。深度強化學習（DRL）是一種特別適合于自適應控制系統的技術，因為其能夠在與環境的交互中學習最優控制策略。例如，AUV被指派在雜亂的珊瑚礁區域進行生物樣本的采集。任務開始時，AUV設置在水面下15 m的起始深度。通過DRL算法，AUV能夠實時分析來自深度傳感器和加速度計的數據，并調整其推進器的輸出，以避免珊瑚礁的障礙并保持所需的采樣深度。在一次特定的下潛過程中，AUV記錄了以下數據：初始深度為15 m，目標深度設定為30 m，但遇到突然的水流變化和部分機械故障。盡管如此，DRL算法成功地通過自我調整策略，在5 min內穩定地達到了30 m的深度，并維持了20 min，成功完成采樣任務。期間，水流速度從初速0.2 m/s增加到0.5 m/s，AUV的速度調整從0.3 m/s增加到0.6 m/ s，以保持預設航線和深度。AUV深度控制任務數據見表1。

從表1可看出，DRL算法顯示了在復雜環境中的自適應能力和高效性，顯著提高了AUV在不確定條件下的操作安全和效率。

3.2 故障預測與維護規劃

在故障預測與維護規劃方面，深度學習算法通過分析歷史數據和實時監測數據，能夠預測海洋工程儀表自控系統中潛在的故障和性能退化。例如，利用深度學習對電機的振動信號進行分析，可以識別出故障發生的前兆，從而提前進行維護和修復。這種方法不僅能夠減少意外停機的風險，還能夠優化維護資源的分配，降低維護成本。此外，深度學習可以通過模式識別來分析儀表的讀數模式，預測儀表的使用壽命和更換時間，為維護規劃提供數據支持。

4 智能化自控系統的現場應用效果

4.1 減少人為干預與提高操作安全性

海上的油氣開采平臺中，自動化鉆井設備可按照地質數據與實時鉆探數據自動調整鉆探速度及鉆柱的壓力，避免鉆井過程中可能發生的卡鉆事故及井噴事件。該裝置融合了眾多傳感元件和即刻運算機制，使操控更精準且穩固，保障了工作的高效性與安全性，而應用即刻運算機制可立刻辨認潛在危險，并自行觸發應急預案，降低意外事件的可能性和可能損失。我國在油氣井工程的數字化與智能化領域成功研制出智能鉆完井系統、鉆完井一體化設計平臺及鉆完井業務管理系統。以鉆井參數大數據分析系統為例，此系統借助時間、深度及井號等關聯參數將數據緊密相聯，并運用AI算法達成鉆井參數的優化推薦，現場試驗結果表明，該系統使機械鉆速提升15%。

4.2 提高生產效率與降低運營成本

自動化控制系統（精簡型智能系統）全面布署不但提升了生產效能，而且有利于減少運營開支。智能監控系統和資源配置優化降低了對人力資源的依賴性，可縮短機械運行時間及維護間隔，進而降低了故障停機時長和多種成本。使用先進傳感器和預防性保養體系后，若干海上工程設施中機器故障案例發生頻率及維修費用大幅減少。借助改善供應鏈管控和配送流程，智能系統同樣能夠動態調整原料供給和庫存管理，不斷減少損耗比例和降低成本支出。

4.3 增強系統的適應性與可靠性

在深水油氣平臺的自控系統中，增強適應性與可靠性是確保系統安全高效運行的關鍵。系統智能化升級利用機器學習和高級數據融合技術，能夠實時響應環境變化，優化操作決策。例如，通過深度學習模型分析壓力和溫度傳感器數據，系統可預測并調整油井壓力，以防止意外的壓力波動導致的設備損壞或生產中斷。通過實施多傳感器集成和數據融合技術，一套深水鉆井平臺的自控系統成功地適應了北海復雜的海底地質和不穩定的氣象條件。系統通過分析從壓力和溫度傳感器收集的數據，使用一個預訓練的深度神經網絡模型，實時調整鉆井參數以適應即時的地質變化。在一次具體操作中，模型預測到由于即將到來的風暴，海底壓力將出現短時間的劇烈波動，自控系統據此自動調整了鉆井速度和壓力，避免了潛在的鉆井事故。該自控系統響應海底壓力波動的操作數據見表2。

5 結束語

智能化既可提高數據處理效率與準確性，又具備預防性維護及故障診斷能力，還可增強系統適應性與可靠性。經持續技術創新與應用實踐，智能化自控系統將為海洋工程安全高效運營提供強力支撐。

參考文獻

[1] 趙丹，魏麗，賈明鑫，等.伴熱儀表管在海洋工程中的安裝應用分析[J].中國設備工程，2022（3）：222-223.

[2] 金濤.海洋工程電氣智能化系統的安全性與可靠性分析[J].中國戰略新興產業，2024（6）：83-85.