智能化場站無紙化報表生成技術研究

摘要：為解決智能化場站中報表管理效率低、標準化程度不足的問題，研制一種無紙化報表生成技術。該技術構建報表模板配置工具，運用物聯網實現數據自動采集，通過智能計算引擎處理原始數據形成標準化報表。系統在多個油田場站的應用表明，實現了班報、日報等多類報表的自動生成，有效提升了報表生成效率，降低了維護成本，推進了智能化場站無紙化轉型進程。

關鍵詞：智能化場站；無紙化報表；自動生成；物聯網；智能計算

一、前言

智能化場站建設推進過程中，報表管理的無紙化轉型是重要環節。傳統場站報表涉及原油集輸、油氣水處理、注水管理、原油銷售等環節，采用人工填報方式效率低下且易出錯。而物聯網和智能計算技術的發展為無紙化報表生成提供了技術支撐。研制一套智能化報表生成技術對提升場站運營效率、降低管理成本具有重要意義。文章針對場站報表工作特點，設計了一套基于物聯網技術和智能計算的無紙化報表生成系統，實現了報表管理的智能化升級。

二、無紙化報表生成技術框架

（一）技術總體架構

無紙化報表生成系統采用分層的技術架構設計。底層是數據采集層，通過物聯網設備實時采集場站的工藝參數、設備運行狀態等數據。中間層是數據處理層，包含數據標準化處理、數據計算引擎、數據存儲管理等模塊。應用層提供報表配置工具、報表展示、查詢統計等功能。系統采用B/S架構，通過瀏覽器訪問。整個架構具有良好的擴展性和維護性，支持多場站、多崗位的差異化報表需求。系統完全自主研發，確保數據安全和系統穩定運行。

（二）功能單元組成

系統由以下主要功能單元組成。

報表配置管理模塊：支持靈活定制報表模板，包括一級表頭、二級表頭的配置，數據項屬性設置等。

數據采集模塊：支持自動采集和手動填報兩種方式，可綁定物聯網設備編碼實現數據自動獲取。

數據計算模塊：提供類似Excel的公式計算功能，支持復雜的數據運算。

特殊數據處理模塊：包括作差類數據處理、電泵運行時間統計等專用功能。

權限管理模塊：實現用戶權限分配和管理。

報表展示模塊：支持班報、日報、月報等多種報表的自動生成和展示。每個功能單元都經過精心設計，確保系統運行的可靠性和易用性。

（三）數據流轉機制

系統采用完整的數據流轉機制。先是數據源接入——通過配置工具將物聯網設備數據點位與報表字段建立映射關系。然后是數據采集—系統按照預設的采集周期自動獲取數據，對于手工填報的數據也會按時同步。接著是數據處理——系統對原始數據進行標準化處理，執行必要的單位換算、作差計算等。數據計算環節會根據配置的公式進行運算，生成派生數據。最后是數據匯總與展示——系統將處理后的數據按照報表模板自動生成各類報表，并提供查詢、導出等功能。整個流轉過程自動化程度高，大幅提升了工作效率，如圖1所示。

三、核心技術研制

（一）報表模板引擎

報表模板引擎是系統的核心組件之一，采用靈活的多層級配置機制。支持一級表頭和二級表頭的自定義配置，每個表頭項都可以設置排序規則，采用10、20、30等數值作為排序基數，方便后期在中間插入新的字段。對于二級表頭，可以詳細配置數據采集方式（自動采集/手動填報）、同步狀態、合計方式等屬性。系統還支持記事功能的配置，可以根據實際需求添加備注信息。引擎的設計完全適應不同場站、不同崗位的個性化報表需求，避免了傳統系統中需要針對每個報表單獨開發的問題。此外，模板引擎還提供了豐富的報表樣式定制功能，如表格線型、字體大小、數據格式等都可靈活設置。系統支持報表模板的導入導出，方便在不同場站之間共享和復用模板配置，大大提高了模板配置效率。模板引擎還具備智能化的數據校驗功能，可以針對不同類型的數據設置校驗規則，確保數據的準確性和合理性，同時支持批量修改和快速復制等高效操作功能，極大地提升了報表配置的效率。

（二）數據采集單元

數據采集單元支持多種數據獲取方式。對于已實現物聯網改造的設備，可以通過綁定設備編碼實現數據的自動采集。采集單元會根據配置的采集周期定時獲取數據，支持累計流量、電泵運行時間等特殊數據的處理。對于無法實現自動采集的數據項，系統提供手動填報功能，并支持設置默認值和自動同步機制。采集單元的設計充分考慮了實際生產場景的需求，既保證了數據采集的及時性和準確性，又提供了足夠的靈活性。該單元還實現了數據采集異常的智能檢測和報警功能，當采集數據出現異常時，系統會自動發出預警信息，并記錄異常日志，方便后期分析和處理。同時支持數據采集參數的動態調整，可根據實際需求靈活配置采集頻率和方式。采集單元還具備數據預處理功能，能夠對采集到的原始數據進行濾波、平滑等處理，消除數據噪聲，提高數據質量。同時實現了采集任務的負載均衡，確保系統在大量數據并發采集時的穩定運行見表1。

（三）智能計算模塊

智能計算模塊提供類似Excel的公式計算功能，支持復雜的數據運算。通過排序機制確保公式中各運算對象的正確順序，系統會對公式進行合法性驗證，特別是檢查分母為零等異常情況。模塊還提供了針對特殊數據的處理功能，如作差類儀表點管理功能可以自動計算兩個采集時間點之間的差值，電泵管理功能可以根據電流值自動統計設備運行時間。這些智能計算功能大大減少了人工計算的工作量[1]。模塊還內置了豐富的統計分析功能，支持最大值、最小值、平均值、標準差等統計指標的自動計算，并可生成趨勢圖表，幫助用戶直觀地分析數據變化趨勢。系統支持計算公式的版本管理，可追溯公式的修改歷史。模塊采用高效的計算引擎，能夠快速處理大量數據，并支持多線程并行計算，顯著提升了計算效率。同時提供了豐富的數學函數庫，滿足各類復雜計算需求。

四、智能化生成機制

（一）報表自動構建

報表自動構建機制采用模塊化的配置方案，突破了傳統系統需要針對每個報表單獨開發的限制。先通過基礎信息表收集各場站的設備信息、工藝參數等數據，將其維護到后臺數據庫。然后利用報表配置工具進行模板定制，支持靈活設置一級表頭和二級表頭。系統采用科學的排序機制（如以10、20、30為基數），便于后期維護和擴展。對于每個數據項，可以設置自動采集或手動填報方式，并配置相應的同步策略和合計方式。系統還支持記事功能的配置，實現報表的完整記錄。這種智能化的構建機制使得報表的創建和維護變得簡單高效，大幅縮短了報表系統的建設周期。此外，系統還提供了報表模板的智能推薦功能，基于相似場站的報表配置，自動推薦適合的表頭和數據項配置方案。同時實現了報表配置的版本管理，支持配置的回滾和比對，方便跟蹤和管理報表的演化過程。系統還支持報表間的關聯配置，可以建立不同報表之間的數據關聯關系。基于實際應用經驗，系統還提供了一套標準化的報表模板庫，包含了常用的報表格式和配置方案，用戶可以直接使用或在此基礎上進行個性化定制，進一步提高了配置效率。

（二）數據智能處理

系統具備了全方位的數據智能處理機制。在數據采集環節，對于物聯網設備數據，系統通過設備編碼自動獲取并填報。對于手工數據，系統支持默認值設置和自動同步功能。在數據計算方面，系統提供了強大的公式計算功能，支持復雜的數據運算，并進行合法性驗證。針對特殊數據類型，系統開發了專門的處理模塊：作差類儀表點管理功能可以自動計算兩個時間點之間的差值；電泵管理功能可以根據電流值自動統計運行時間，每30分鐘采集一次數據，電流大于0時計入0.5小時運行時間。這些智能化的數據處理機制極大地提高了數據處理的準確性和效率。系統還引入了數據質量評估機制，通過設置多維度的質量指標，對采集和處理后的數據進行自動評估，并生成質量分析報告。同時系統具備數據異常智能診斷功能，能夠自動識別和標記異常數據，并分析出可能的原因，協助運維人員快速定位和解決問題。系統還建立了智能數據補償機制，當出現數據采集異常或缺失時，可以根據歷史數據和相關參數自動進行合理的數據補償，確保數據的連續性和可用性。此外，系統支持復雜的數據清洗規則配置，可以靈活定義數據預處理和轉換規則[2]。為進一步提升數據處理的智能化水平，系統還引入了機器學習算法，通過對歷史數據的分析，自動學習數據變化規律，優化數據處理策略。同時系統提供了豐富的數據可視化工具，支持多種圖表展示方式，幫助用戶直觀地分析和理解數據處理結果。

（三）報表質量控制

系統建立了完善的報表質量控制機制。在數據源管理方面，通過廠管理員與技術公司的對接確保數據點位的準確性。在數據采集環節，系統通過自動采集和合理的同步策略保證數據的及時性和完整性。在數據計算過程中，系統會對公式進行預覽和驗證，特別是檢查分母為零等異常情況，確保計算結果的可靠性。系統支持從兩小時基礎報表到日報表、月報表的自動生成，并在生成過程中進行數據校驗。通過這些質量控制措施，確保了報表數據的準確性和可靠性。已經在多個采油廠成功應用，如某廠26張、某廠48張、某廠24張報表的配置都取得了良好效果。系統還建立了多層次的數據校驗規則庫，包括數值范圍校驗、邏輯關系校驗、趨勢變化校驗等，能夠全方位保障數據質量。系統同時具備質量問題的追溯機制，可以快速定位問題的來源和影響范圍，支持質量問題的閉環管理[3]。系統定期生成質量分析報告，幫助管理人員及時掌握報表質量狀況。系統還建立了質量考核指標體系，定期對報表數據質量進行評估和考核，形成質量改進的良性循環。此外，系統支持質量問題的協同處理，可以自動將質量異常分派給相關責任人，并跟蹤處理進展。系統采用先進的質量監控技術，實時監測報表生成過程中的各個環節，及時發現和預警潛在的質量風險。同時建立了完整的質量管理體系文檔，包括質量控制流程、質量標準規范、質量問題處理指南等，為質量管理工作提供了規范化的指導。

五、工程應用驗證

（一）應用場景分析

系統主要應用于油田地面工程報表管理領域，涉及原油集輸、油氣水處理、注水管理、原油銷售等多個業務場景。針對不同工藝流程的特點（如冷輸、摻輸、拌熱等），系統需要處理各類設備數據和工藝參數。各場站存在設備配置和工藝流程的差異，導致同一崗位在不同聯合站和采油隊的報表格式和數據項都可能不同。通過對這些復雜場景的分析，系統采用靈活的配置方案，成功解決了傳統系統需要針對每個報表單獨開發的難題。系統實現了從班報、日報到月報的全流程管理，滿足了各類崗位的差異化需求。

在具體應用場景中，系統充分考慮了各場站的實際操作習慣和業務特點。不同崗位的交接班制度要求報表及時準確，系統通過物聯網自動采集確保數據的實時性。對于需要人工填報的數據，系統提供默認值設置和自動同步功能，簡化操作流程。在油氣集輸環節，系統可以自動采集流量、壓力、溫度等關鍵參數，實現工藝參數的實時監控[4]。針對注水管理，系統支持注水量、壓力等數據的自動統計和分析。對于原油銷售環節，系統能夠自動生成銷售統計報表，提高數據的準確性和工作效率。

（二）技術指標測試

系統通過嚴格的技術指標測試驗證其性能和可靠性。在數據采集方面，系統實現了物聯網設備數據的自動獲取，測試表明數據采集的及時性和準確性得到提升。針對作差類數據和電泵運行時間等特殊數據的處理功能，系統每30分鐘采集一次數據進行統計，測試結果顯示處理邏輯正確、計算準確。系統的公式計算功能經過嚴格測試，確保了計算結果的準確性，特別是對異常情況（如分母為零）的處理得當。測試過程中還進行了并發測試，驗證了系統在多個場站同時進行數據采集和報表生成場景下的穩定性。

在具體測試過程中，系統采用了全面的測試方法體系。首先是功能測試，重點驗證了報表配置工具的可用性，包括一級表頭、二級表頭的配置功能，數據項屬性設置的準確性等。對于數據采集功能，分別測試了自動采集和手動填報兩種方式的可靠性，特別關注了設備編碼綁定、數據同步等關鍵環節。在數據處理方面，重點測試了累計流量、電泵運行時間等特殊數據的處理準確性。

（三）應用成果評估

系統在多個采油廠得到成功應用并取得顯著成果。截至2024年11月初，已完成某廠26張、某廠48張、某廠24張報表的配置和應用。通過應用效果評估，系統取得以下成果。第一，顯著提高了工作效率，通過物聯網數據自動采集，避免了大量手工錄入工作。第二，系統配置靈活，適應性強，成功解決了不同場站報表差異化的問題。第三，運維成本大幅降低，由數智技術公司自主研發和維護，避免了傳統系統因軟件過保需要重新開發的問題。第四，數據質量明顯提升，通過完善的數據處理機制和質量控制措施，確保了報表數據的準確性和可靠性。后續系統將持續更新完善，進一步滿足各廠的個性化需求[5]。通過對系統應用效果的量化分析，數據采集效率提升了85%以上，報表生成時間縮短了70%，數據準確率達到99.9%，系統的總體運行穩定性和用戶滿意度都達到了較高水平。針對系統應用成果，建立了全面的評估指標體系，包括效率提升、成本節約、質量改進、用戶體驗等多個維度，并通過定期的評估報告來追蹤系統實施效果。同時，系統的成功應用也帶來了管理模式的創新，推動了場站管理的標準化和規范化進程，為智能化場站建設積累了寶貴經驗。此外，系統的應用效果得到了用戶的廣泛認可，相關技術和經驗在行業內產生了較大影響，見表2。

六、結語

智能化場站無紙化報表生成技術的研制應用，有效解決了傳統人工填報存在的效率和準確性問題。通過報表配置工具支持靈活定制，物聯網技術實現數據自動采集，智能計算引擎處理形成標準化報表。該技術在實際應用中取得了良好效果，推進了智能化場站的數字化轉型進程。系統的成功應用為石油行業智能化場站建設提供了可復制的技術方案和實踐經驗，具有重要的推廣價值。

參考文獻

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[3]鄧睿，劉旭東，余聰.新能源智能化場站信息基礎平臺搭建及應用[J].水電站機電技術，2024，47（06）：53-55+125.

[4]劉浩，郭偉，韓玉龍.天然氣場站自動化與智能化建設研究[J].自動化應用，2024，65（11）：255-257.

[5]竇強，劉揚.可穿戴設備智能化及低功耗技術研究[J].信息系統工程，2022（04）：153-156.

作者單位：吉林油田數智技術公司

■ 責任編輯：張津平 尚丹