基于SCADA系統(tǒng)預警報警系統(tǒng)研究應用

張青鋒?劉祥?馬小琴?付兵

摘要：提出采用人工智能方法，開展基于SCADA系統(tǒng)預警報警開展預警報警模塊深度研究應用，建立適用于長慶油田采油廠的各類復雜、通用類預警報警模型，并進行編碼開發(fā)和嵌入式應用。相較傳統(tǒng)SCADA系統(tǒng)具備有效降低誤報率、提高報警可用性、開展多設(shè)備聯(lián)動等功能，通過結(jié)合智能化預警報警功能的應用，加強預警報警數(shù)據(jù)的統(tǒng)一規(guī)范管理、數(shù)據(jù)復用、預警流程管理，并通過應用報警系統(tǒng)開展生產(chǎn)優(yōu)化與精細化管理，真正將智能化應用落實到崗位。

關(guān)鍵詞：SCADA；油田智能化；報警優(yōu)化

一、前言

隨著智能化建設(shè)規(guī)模的不斷擴大，數(shù)據(jù)采集量急劇增加，目前采油廠所應用SCADA系統(tǒng)存在報警次數(shù)多，誤報、漏報頻率高等問題。同時，報警規(guī)則限于單點、局部報警，缺乏一體化聯(lián)動報警分析，無法嚴密監(jiān)控生產(chǎn)運行情況，一體化指揮調(diào)度未能充分發(fā)揮其效能。因此，通過開發(fā)并替代SCADA系統(tǒng)中預警報警應用模塊，實現(xiàn)對中心站、無人值守站生產(chǎn)運行報警事件、指標、參數(shù)進行梳理，按照生產(chǎn)工藝流程預警報警一體化運行思路，明確不同工藝設(shè)備相互之間關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建出結(jié)合各生產(chǎn)管理崗位的預警報警應用體系，實現(xiàn)預警報警功能真正指導日常生產(chǎn)管理。

二、生產(chǎn)需求和需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問題

（一）生產(chǎn)需求

結(jié)合現(xiàn)有SCADA系統(tǒng)將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與生產(chǎn)、工藝相融合，通過研究油氣生產(chǎn)、工藝標準化報警流程，從“報警產(chǎn)生、報警規(guī)則、報警聯(lián)動建模、報警處置、報警優(yōu)化”的生產(chǎn)運行一體化預警報警管理機制入手，在現(xiàn)有SCADA系統(tǒng)應用的基礎(chǔ)上，通過人工智能、大數(shù)據(jù)的應用，形成采油廠智能預警報警應用系統(tǒng)，全面完善生產(chǎn)預警報警功能，為提高生產(chǎn)分析與決策效率提供技術(shù)支撐。

（二）需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問題

結(jié)合現(xiàn)有SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建生產(chǎn)業(yè)務(wù)模型，對采集的數(shù)據(jù)進一步挖掘分析，借助大數(shù)據(jù)和人工智能方法開展相關(guān)性分析、多參數(shù)辨別、多參數(shù)預測建模、多源報警管理、高并發(fā)處理技術(shù)研究，實現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場預警報警的精準、高效、閉環(huán)管理[1]，包含了以下技術(shù)。

多參數(shù)辨別技術(shù)：完成模型的相關(guān)性分析，提高預警報警模型適應性和可靠性。

多參數(shù)建模技術(shù)：抑制可測干擾影響，多目標協(xié)調(diào)優(yōu)化。

多源報警管理技術(shù)：根據(jù)警報信息影響權(quán)重解決報警之間不確定關(guān)系。

高并發(fā)處理技術(shù)：實現(xiàn)油氣生產(chǎn)數(shù)據(jù)高粒度采集下的并發(fā)處理。

微服務(wù)架構(gòu)嵌入式軟件開發(fā)：采用最新的VUE+Spring Cloud微服務(wù)開發(fā)模式完成基于SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)的嵌入式應用開發(fā)，實現(xiàn)報警信息的展示、應用等。

三、智能預警報警系統(tǒng)實現(xiàn)

（一）系統(tǒng)框架整體設(shè)計

系統(tǒng)整體采用最新的VUE+Spring Cloud微服務(wù)開發(fā)模式完成，共分為三個模塊（見圖1）。其中，數(shù)據(jù)處理模塊通過調(diào)用提取SCADA系統(tǒng)實時庫，按照站內(nèi)生產(chǎn)工藝流程，梳理出預警報警應用系統(tǒng)的標準數(shù)據(jù)庫。后端處理模塊采用Spring Cloud微服務(wù)架構(gòu)，以容器的方式包含了coding算法、特征提取算法進行預警報警模型建立。通過編碼數(shù)據(jù)流根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)進行處理后輸出至相應的前端模塊。前端模塊采用VUE框架進行設(shè)計，最終采用嵌入式方式集成至SCADA系統(tǒng)中“預警報警”模塊[2]。

（二）智能閾值算法設(shè)計

按照生產(chǎn)工藝流程進行數(shù)據(jù)收集、分析報警成因后，開展壓力、溫度、流量、液位、瞬時流量、總產(chǎn)量等數(shù)據(jù)分析。結(jié)合收集的數(shù)據(jù)，對閾值智能計算進行算法設(shè)計，針對不同的閾值智能設(shè)定應用不同的算法。

1.瞬時液位、瞬時溫度、瞬時流量可根據(jù)數(shù)據(jù)采集粒度采用取N點值法，把數(shù)值從高到低降序，取高值的第N個值為基值，通過管理經(jīng)驗加權(quán)后設(shè)置值為高高報、高報；低限閾值按從小到大升序排序，取低值的第N個值為基值，減去管理經(jīng)驗值設(shè)置低報、低低報閾值。

2.平均壓力、平均溫度采用取第10點值法，方法同上。

3.壓力、溫度、流量等異常波動較大的點位采用去除4取10平均值法，降序后按照排序去除前4個值，然后取前10個高值進行平均數(shù)計算后作為基值，加權(quán)管理經(jīng)驗值后設(shè)置為高高報，高報閾值；低限閾算法相反。

4.液位、累計流量采用取10平均值法，把選取的參數(shù)數(shù)值從大到小降序排序，取前10個高值求平均值后作為高值基值，加權(quán)管理經(jīng)驗值后設(shè)置為高高報，高報閾值；低限閾值算法相反。

5.針對個別參數(shù)報警值為固定的值，具體要根據(jù)經(jīng)驗值設(shè)置固定算法。

（三）預警報警聯(lián)動模型設(shè)計

1.多參數(shù)、多設(shè)備聯(lián)動預警報警模型設(shè)計

結(jié)合站內(nèi)各類工藝設(shè)備，對各類工藝設(shè)備的壓力、溫度、流量、液位、瞬時流量等參數(shù)相關(guān)性進行分析，并進行多參數(shù)、多設(shè)備聯(lián)動預警報警模型設(shè)計，具備高度關(guān)聯(lián)性。

各類設(shè)備聯(lián)動規(guī)則如下：

（1）總機關(guān)壓力聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為總機關(guān)壓力升高，收球桶壓力高，緩沖罐壓力升高，提示“是否進緩沖罐掃線，關(guān)注站內(nèi)系統(tǒng)壓力”；總機關(guān)壓力升高，收球桶壓力低，提示“總機關(guān)至收球桶結(jié)垢或總機關(guān)卡球需掃線”；低報時，總機關(guān)壓力升高，收球桶壓力低，提示“總機關(guān)至收球桶結(jié)垢或總機關(guān)卡球需掃線”。

（2）收球筒壓力聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為收球桶壓力升高，緩沖罐或加熱爐壓力無變化或降低，提示“收球桶阻塞”；低報時，收球桶壓力降至0，進行收球作業(yè)，延時監(jiān)測。

（3）加熱爐壓力聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為加熱爐壓力和收球桶壓力高于緩沖罐壓力，提示“加熱爐至緩沖罐管線堵塞或結(jié)垢”；低報時，連續(xù)取值判斷加熱爐壓力短時間內(nèi)快速下降，提示“站內(nèi)管線破漏”。

（4）加熱爐進口壓力聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為加熱爐進口壓力升高，收球桶壓力升高，加熱爐出口壓力不變或者降低，提示“加熱爐盤管堵塞或結(jié)垢”；低報時，加熱爐進口壓力降低，收球桶壓力降低，加熱爐液位不變，提示“站內(nèi)管線破漏”或加熱爐進口壓力降低，收球桶壓力降低，加熱爐液位快速升高，提示“加熱爐內(nèi)油盤管破”。

（5）加熱爐出口壓力聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為加熱爐進口壓力升高，收球桶壓力升高，緩沖罐壓力不變或降低，提示“加熱爐至緩沖罐管線堵塞或結(jié)垢”；低報時，加熱爐進口壓力降低，收球桶壓力降低，加熱爐液位快速升高，緩沖罐液位比正常上漲緩慢，提示“加熱爐內(nèi)油盤管破”。

（6）加熱爐液位聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為加熱爐液位快速升高，加熱爐壓力或者加熱爐進出口壓力快速下降，緩沖罐液位上漲緩慢，提示“加熱爐內(nèi)油盤管破漏”；低報時，加熱爐液位快速降低，水循環(huán)壓力降低，緩沖罐液位快速升高，提示“緩沖罐水盤管破漏”；當加熱爐液位快速降低，加熱爐溫度快速升高，提示“加熱爐水箱破漏”。

（7）緩沖罐壓力聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為緩沖罐壓力、加熱爐壓力、收球桶壓力、氣液分離器壓力升高，泵進口壓力不變或者降低，提示“緩沖罐至泵管線堵塞”；低報時，緩沖罐壓力低，外輸泵運行時液位下降速度高于外輸時下降速度，外輸泵停時，液位上升速度低于正常進液時的液位上升速度，提示“緩沖罐存在破漏可能”。

（8）緩沖罐液位聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為緩沖罐液位快速升高，水循環(huán)壓力降低，提示“緩沖罐水盤管破漏”；低報時，緩沖罐液位快速升高，事故罐液位快速下降，不報警；同時，當外輸泵進口壓力低，緩沖罐壓力降低，緩沖罐液位下降速度快，外輸瞬時低，提示“緩沖罐至外輸泵管線破漏”。

（9）事故罐、應急罐液位聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為事故罐液位快速升高，緩沖罐液位穩(wěn)定上升，水循環(huán)壓力降低，提示“事故罐水盤管破漏”；低報時，事故罐液位下降，外輸泵未運行，緩沖罐液位上升速度無變化，外輸泵運行時，緩沖罐液位下降速度與正常外輸時基本一致，提示“事故罐破漏”或事故罐液位快速下降，緩沖罐液位快速升高，進行倒罐作業(yè)，不報警。

（10）輸油泵出口壓力聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為外輸泵壓力高，外輸泵運行，外輸瞬時低或者為0，提示“外輸閥門未打開或閘板脫落”或外輸泵壓力高，外輸泵運行，外輸瞬時降低，外輸溫度降低，提示“外輸有凝管風險”；低報時，外輸泵出口壓力低于正常外輸壓力，高于0，且數(shù)據(jù)不穩(wěn)定，外輸瞬時低或者為0，提示“外輸泵不上量”或者外輸泵出口壓力為0或外輸壓力低，外輸瞬時為0，外輸壓力低，提示“外輸泵至流量計管線破漏”。

（11）輸油泵外輸匯管壓力聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為外輸壓力升高，外輸溫度低，提示“外輸溫度低有凝管風險”或者外輸壓力升高，外輸溫度不變，外輸瞬時為0，提示“流量計出口閥門未打開，或閥門閘板脫落”；若外輸壓力升高，外輸溫度不變，首端外輸瞬時剛開始有流量，隨后逐步降低至0，下游流量計瞬時一直為0，且壓力不變，提示“末端外輸流程閥門未打開，或閥門閘板脫落”；低報時，外輸壓力降低，外輸瞬時升高，末端外輸壓力降低或不變，末端流量計瞬時下降或為0，提示“存在外輸管線破漏風險”。

（12）外輸瞬時壓力聯(lián)動高報時，聯(lián)動場景為外輸瞬時升高，外輸壓力降低，外輸泵頻率不變，末端來油壓力降低或不變，末端來油瞬時下降或為0，提示“存在外輸管線破漏風險”。

2.特殊特定條件下定制類算法模型設(shè)計

考慮現(xiàn)場實際工藝情況，對液位計卡死、插輸工藝、偶然波動等特殊特定情況進行定制類算法模型（見表1）設(shè)計[3]。

（四）實時鏡像數(shù)據(jù)設(shè)計開發(fā)

本系統(tǒng)基于SCADA數(shù)據(jù)，由于SCADA報警數(shù)據(jù)的強耦合性，因此需要設(shè)計實時鏡像數(shù)據(jù)。

首先，針對實時數(shù)據(jù)進行存儲，僅存儲變動瞬時值，兩次變動值的時間區(qū)間為上次瞬時值的時間權(quán)重，為高維分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，如計算突變漸變等特征，特征計算完按時間向前淘汰實時數(shù)據(jù)。其次，根據(jù)報警規(guī)則產(chǎn)生的記錄，支持有限時間內(nèi)回溯。最后，系統(tǒng)配置包含點位數(shù)據(jù)信息、人工錄入數(shù)據(jù)信息、特征提取信息、組織單元信息，設(shè)備管理單元信息等[4]。

（五）預警報警數(shù)據(jù)取流及嵌入式開發(fā)

完成鏡像數(shù)據(jù)獲取后，按照數(shù)據(jù)流程圖繪制出整體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)圖，并建立了各數(shù)據(jù)表中規(guī)范性設(shè)計，確保預警報警整體數(shù)據(jù)調(diào)用的合理性[5]。

在報警數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程中，出于運行性能的考慮，采用層層遞進式的運行方式：

1.使用SCADA系統(tǒng)提供的JavaSDK方式從SCADA系統(tǒng)中獲取實時數(shù)據(jù)。

2.判斷不參與報警聯(lián)動的點位，過濾正常的實時數(shù)據(jù)，通過編碼實現(xiàn)現(xiàn)場實際要求的特殊報警場景。

3.判斷報警場景，并通過多個設(shè)備的聯(lián)動報警進行精準定位。

4.為了處理事故發(fā)生時多點位同時報警的報警合并問題，單獨設(shè)定復雜的報警場景。

5.執(zhí)行過濾規(guī)則，例如重復報警的合并，報警處置期不再報警的邏輯執(zhí)行。

整體預警報警按照圖2開展完成嵌入式開發(fā)。

四、實驗

（一）報警數(shù)量消除對比實驗

對SCADA系統(tǒng)中某中心站歷史報警數(shù)據(jù)庫進行了導出篩選后，其平均日報警數(shù)量為8000余條，在智能預警報警系統(tǒng)中進行報警數(shù)量統(tǒng)計后，日平均為15條，并且直觀明確了報警限值和報警原因，現(xiàn)場核查后均為真實有效報警。報警數(shù)量由8000條/天降低至15條/天，平均日報警數(shù)量降低了99.8%。

（二）報警準確率對比實驗

在總計8149條報警中，對SCADA系統(tǒng)中報警信息進行分類檢索，其中，可燃氣體濃度低限值報警為4467條，占比54.8%（均為無效報警），井組匯管壓力報警3306條，占比40.56%，均為正常波動誤報，因此SCADA系統(tǒng)中誤報率達到95.36%。在智能系統(tǒng)中同條件檢索后報警數(shù)量為237條，占SCADA系統(tǒng)報警數(shù)量的2.9%，誤報條數(shù)為71條（人工智能訓練波動因素暫未消除），因此，綜合誤報率對比僅為0.87%，誤報率降低94.49%。

（三）報警時效與規(guī)則有效性對比實驗

SCADA系統(tǒng)中，報警觸發(fā)時間正態(tài)分布如右圖，平均觸發(fā)時長為474ms，預警系統(tǒng)中平均報警觸發(fā)時間為331ms，且平均查詢時長為2秒左右，因此，報警時效與SCADA相比符合99%時效率。報警規(guī)則均按照現(xiàn)場工藝流程，逐站進行規(guī)則添加，并和現(xiàn)場工藝設(shè)備聯(lián)動，規(guī)則符合率達90%以上。

五、結(jié)語

在現(xiàn)有SCADA系統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，應用人工智能技術(shù)手段實現(xiàn)整體報警模型的建立，改變了采用腳本模式進行單一數(shù)據(jù)報警模式，解決了誤報率高、報警信息無法有效結(jié)合工藝聯(lián)動的問題，為實現(xiàn)集中管理提供了有力技術(shù)支持，誤報率可消除90%以上。同時，通過人工智能方法和算法的應用，對數(shù)據(jù)充分分析，可有效實現(xiàn)報警智能設(shè)置、報警聯(lián)動設(shè)置、針對性報警模型設(shè)置等功能，實現(xiàn)報警信息準確分類，從而建立包含生產(chǎn)、工藝業(yè)務(wù)的報警應用優(yōu)化。依托微服務(wù)方式調(diào)取SCADA實時數(shù)據(jù)，通過基于SCADA系統(tǒng)的嵌入式開發(fā)和微服務(wù)開發(fā)技術(shù)的有機融合，有效提升系統(tǒng)的易用性、維護性、可擴展性，解決現(xiàn)有SCADA系統(tǒng)報警功能過度依賴腳本編寫，邏輯復雜等問題。因此，依托智能預警報警系統(tǒng)的應用，可有效建立“從報警概念、報警規(guī)則及建模方法、報警處置流程到報警優(yōu)化”的生產(chǎn)運行預警一體化管理方法及流程規(guī)范，形成適合長慶油田采油廠的生產(chǎn)監(jiān)控報警管理流程和規(guī)則，指導后續(xù)油氣生產(chǎn)報警系統(tǒng)進一步建設(shè)完善，為現(xiàn)場生產(chǎn)分析和決策提供依據(jù)。

參考文獻

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責任編輯：張津平