基于信息化技術的凍結油田井筒外壁受力監測系統設計

[中圖分類號］TE357 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）14-0160-03

0 引言

設計一套基于信息技術的監測系統，專門用于監控凍結油田井筒外壁的受力情況，對于保障井筒的安全運行和提高油田的開采效率具有重要的意義。該系統能夠實現對井筒外壁受力的持續和實時監控，及時識別并預警潛在風險，采取預防措施，以防止重大事故發生。本研究的目的是設計以信息技術為基礎的井筒外壁受力監測系統，從而提升油田井筒的穩定性和安全性，為我國石油工業的持續和健康發展提供有力的技術支持。

1凍結油田井筒外壁受力特點及監測系統設計需求

1.1凍結油田井筒外壁受力特點

因為環境，凍土油田是較為特殊的。凍土油田井筒的外部不僅需要抵抗來自地層的壓力，還要應對由溫度波動引起的熱應力、凍土層造成的膨脹力以及生產過程中產生的機械應力等多種復雜力量。以西伯利亞某些油田為例，在極端寒冷的條件下，并筒外部可能遭遇低至零下50攝氏度的溫度，這種溫度的劇烈變化可導致熱應力達到數百兆帕。此外，在某些情況下，凍土層的膨脹力足以引起井筒的移動，嚴重時甚至會導致井筒結構的破壞。因此，監測系統必須能夠實時且準確地檢測這些力量的變化，確保井筒的安全和穩定[1]

1.2監測系統設計需求

在凍結油田中，井筒需要在惡劣的低溫條件下操作，這需要監測系統能夠準確監測溫度波動對井筒結構的影響，同時保障能夠持續追蹤由凍土移動和冰層重量變化等因素引起的應力變化。以特定油田的監測數據為證，并筒外壁在不同季節承受的力量差異可達到 30% 以上[2]。這給監測系統的靈敏度和穩定性帶來嚴峻挑戰。此外，監測系統的設計還必須能夠精確控制數據采集的頻率，以保證及時捕捉受力狀態的快速變化，從而為油田的安全運營提供可靠的數據支持。

2井筒監測中信息技術應用現狀

2.1國內外信息化檢測技術發展情況

信息技術的飛速發展使得其在監測凍結油田井筒外壁受力方面的應用日益廣泛。國際上，特別是在油田監測系統方面，美國利用其先進的傳感器網絡和數據整合技術，已經能夠實時監控井筒狀況并進行預測性維護。據國際能源署（International EnergyAgency，IEA）報告，信息技術的應用使得油田生產效率提高了 10%～15%^! 3]。在中國，隨著“數字油田”概念的普及，國內石油企業也開始采用信息技術提高油田管理的智能化水平。例如，中石油在大慶油田的信息化升級項目中，通過廣泛部署傳感器和使用云計算平臺，實現了對油田生產流程的全面監控和數據分析，從而大幅提升了油田的生產安全性和資源使用效率。在監測系統設計中，采用的分析模型包括有限元分析（FiniteElementAnalysis，FEA）和機器學習算法，能夠精確模擬和預測井筒外壁的受力情況，為油田安全運營提供了強有力的技術支持。

2.2井筒監測中信息化技術應用案例

隨著信息技術的飛速發展，開發和部署用于監控凍結油田井筒外壁受力狀況的系統對于保障油田作業安全和提高效率至關重要。以某油田項目為例，該油田應用信息化監控技術對井筒外壁受力情況進行實時監控。該監控系統搭載了高精度的傳感設備，能夠每秒采集數百次數據，利用無線傳輸技術將采集的數據實時發送到中央控制中心。由項目運行結果可知，靠著信息監控系統，該油田準確預測并警告了一次可能的井筒破裂風險。監控結果表明，井筒外壁的應力在短時間內異常上升，系統內置的分析算法迅速作出反應，立即啟動了報警程序，有效防止了潛在的嚴重事故。

3凍結油田井筒外壁受力監測系統設計

3.1系統框架設計

在開發以信息技術為基礎的油田井筒外壁受力監測系統的過程中，設計系統架構是關鍵。系統架構設計的目的是確保數據能夠實時采集、快速傳輸、準確處理和智能分析[4]。基于井筒外壁應力的復雜性，系統架構應采用模塊化設計，便于未來的維護和性能提升。具體來說，數據采集模塊應配備高精度傳感器，如光纖布拉格光柵（FiberBraggGrating，FBG）傳感器，依靠傳感器獲得高分辨率的溫度和應變信息，這對在惡劣環境下監控井筒的物理狀況至關重要。

考慮到油田現場的惡劣條件，系統設計必須集成無線通信解決方案，如LoRa或NB-IoT，以保障數據傳輸的穩定性和可靠性。同時，數據處理環節將利用高級分析技術，如機器學習預測模型分析井筒受力的動態變化，及時發出結構風險預警。實際案例研究表明，實時監控與智能化分析能有效增強井筒的安全性能并延長其使用期限。

設計系統架構時，應包括數據存儲和管理組件，用于支持檢索和分析歷史數據。在構建系統的過程中，可以使用云存儲和大數據處理技術，確保數據安全和易于訪問。此外，用戶界面應設計得直觀易懂，以便操作人員能快速找到重要信息并及時作出反應[5]

科學設計系統架構對于監測油田井筒外壁受力情況至關重要。該架構不僅要融合尖端的信息化技術，還要考慮到數據處理、存儲和用戶界面等實際操作中的關鍵要素。精心設計的架構將確保對井筒外壁受力的全面監控，從而為油田的安全運營提供穩固的技術支持。

3.2傳感器選擇和布置

考慮到井筒外壁承受的多種復雜力量，包括溫度、壓力、應力和應變等因素，選擇傳感器時必須確保能夠準確地監測各種參數的動態變化。具體來說，溫度傳感器應具備極高的精確度和穩定性，以適應惡劣的地下環境。對于壓力傳感器，應挑選能夠耐受高壓并快速響應的型號，以保證數據的實時性和準確性。應變傳感器布置的時候應基于井筒結構的應力分布，利用FEA技術識別關鍵監測點，從而全面掌握受力情況。

油田作業中傳感器的配置必須考慮到油田的地質結構特點和過往數據，便于優化。例如，通過分析歷史數據揭示的模式，識別井筒外壁哪些部分更易出現應力集中，從而在敏感區域增加傳感器密度，以提高監測的精確性。此外，采用分布式光纖傳感技術可以實現對井筒外壁的持續監測，利用分析模型對收集到的數據進行深入分析，以便更準確地評估并筒的狀況。

3.3數據庫設計

數據庫是錄入初始信息的關鍵平臺，也是軟件執行中間計算和數據匯總的關鍵存儲介質。在制作數據庫表格時，必須仔細考慮如何防止數據的重復輸入、優化存儲空間，數據庫應便于編程、檢索和數據分析，確保輸出的模擬結果與現實情況相吻合。針對特定的起重機械監控系統需求，可以選擇SQLServer2008作為云平臺的數據庫解決方案，以便存儲和處理大量的起重機械監控數據。根據監控設備的不同特性，為每種設備定制專門的表格，目的是提高數據檢索的效率。系統利用SQL語言執行監控數據的檢索，并且通過視圖、存儲過程等高級功能保證檢索的高效性和準確性。接下來將通過網絡數據庫中監控數據的案例，說明數據庫表格設計策略。

根據項目的具體需求，應配置多個定位裝置。定位裝置收集的位置信息被軟件系統用于計算起重機和負載的精確位置，并進行模擬操作。定位裝置不僅為監測系統提供數據，還是模擬操作的基礎。通過模擬吊裝過程，軟件系統與硬件設備通過數據庫實現互動。定位裝置實時將數據保存到數據庫中，而軟件則不斷讀取這些最新數據以進行模擬。定位裝置與數據庫表之間建立了直接的聯系，確保數據處理、計算和響應的效率均達到預期標準。

設計數據庫的時候，采集數據是重要的環節。數據庫采集數據的時候應當利用統一的坐標系，將基站作為坐標系基準點，保持位置固定。采集數據的時候，最大單位為 m ，小數點后保留3位數字。使用解狀態定義數據正確與否，解狀態為3的時候表明數據是正確的，如果解狀態為其他數字，則為錯誤數據結果，不可以使用錯誤數據結果。設計數據表可以讓網絡數據庫根據需要保存各種定位模塊與信息，從而在計算起重機吊裝姿態的時候使用準確的數據信息。

3.4數據采集和傳輸模塊設計

采集與傳輸系統必須保證從井筒外壁的傳感器精確、實時獲取數據，并通過安全、穩定的通信方式，確保數據被準確無誤地傳送到監控中心。考慮到井筒環境的苛刻條件，如低溫、高壓和腐蝕性氣體，選擇的傳感器必須能夠適應各種極端環境，以保證數據的準確性和設備的長期穩定性。例如，使用耐腐蝕和耐高溫材料制成的壓力和溫度傳感器，能夠提供連續且精確的監測信息。在數據傳輸方面，可以使用LoRa或NB-IoT等無線傳輸技術，這兩種技術在LPWAN領域表現出色，適合長距離、低數據量的傳輸。為了增強數據傳輸的可靠性，建議設計備份傳輸路徑，以便在主路徑出現故障時數據能夠通過備用路徑繼續傳輸。在數據處理和分析方面，可以利用機器學習技術，通過歷史數據訓練模型，預測井筒外壁受力的變化趨勢，為油田安全提供科學支持。

3.5關鍵技術選擇和使用

在設計井筒外壁監測系統時，必須考慮其承受的復雜力系。因此，系統設計應遵循模塊化和可擴展性原則，以滿足多樣化的油田條件和監測要求。利用物聯網技術，實時獲取井筒外壁的受力數據，并通過遠程傳輸確保數據的及時性和精確性。選擇傳感器時，必須挑選具備高精度且能在低溫環境下工作以及抗干擾性能強的傳感器，以確保在嚴酷條件下也能精確監測井筒外壁的受力情況。數據采集和傳輸模塊的設計需要整合無線通信技術，以保證數據穩定和快速傳輸至中央處理系統。同時，使用高效的數據處理和分析算法也是至關重要的，通過機器學習和大數據分析技術，對大量數據進行深入分析，識別潛在的風險，為油田的安全運營提供科學支持。

3.6數據處理和分析算法

監測系統中數據處理和分析技術扮演著關鍵角色。為了保證數據的準確性和可信度，必須采用高級數據處理方法，包括但不限于濾波技術時間序列分析。例如，利用卡爾曼濾波技術能有效從雜音中分離出有價值的信息，這對實時監控井筒外壁的負載狀況至關重要。同時，結合機器學習技術，如支持向量機（SupportVectorMachine，SVM）或隨機森林，對數據進行模式識別和趨勢預測，從而提前警示井筒結構潛在的問題。在具體案例分析中，通過比較不同算法的預測效果，可以觀察到在特定環境下哪些算法的性能更優。例如，在極端溫度波動的條件下，神經網絡模型能夠比傳統統計模型更精確地預測井筒負載的變化。

3.7用戶界面設計和交互邏輯

用戶界面和交互系統的合理設計是確保系統易用性和高性能的關鍵。設計用戶界面時應力求簡潔直觀，以便用戶能快速訪問監測數據和系統狀態。具體做法包括使用模塊化布局，明確區分實時數據、歷史分析、報警和系統配置等功能區，并提供明確的標簽和易用的導航。同時，考慮到油田現場可能存在的低光照情況，界面設計應采用高對比度和大字體，以保證在不同環境下都能清晰閱讀。

在系統設計中，應確保用戶界面直觀且易于操作。用戶可以通過簡單的拖拽或點擊動作輕松切換至不同的數據監測視圖，并利用手勢輕松調整數據圖表的縮放。此外，用戶界面應融入智能分析功能，如趨勢預測和異常檢測，以幫助操作人員作出更準確的決策。例如，一旦檢測到井筒外壁的受力超過設定的限制，系統將自動發出警報，并提供詳細的原因分析和相應的處理建議。

4結束語

本文通過對信息化技術在油田井筒外壁受力監測系統中應用的探討，發現硬件與軟件的整合設計對于保障監測的準確性和效率是必不可少的。通過精心設計的傳感器布局和數據采集單元，系統能夠實時監測井筒外壁的微小變化，為油田的安全運營提供有力的數據支持。展望未來，研究應聚焦于系統性能的提升和智能化改造。隨著物聯網技術的不斷發展，今后有必要集成更多智能傳感設備到監測系統中，以實現更精確的數據獲取和快速分析，并利用尖端的數據處理技術，如深度學習算法，以提高對復雜受力情況的預測準確性和反應速度。

主要參考文獻

[1]鄒星星，韓琪，方勇.八面河油田油井井筒腐蝕治理研究[J].石油工業技術監督，2024(8):9-13.

[2]雷亞軍，范鋼偉，楊建輝，等.煤礦斜井過動水砂層帷幕注漿擴散封堵機理及應用[J].中國礦業，2024(5)：187-195.

[3]李繼民.油田注水井井筒問題及治理對策［J］.化學工程與裝備，2023(10)：82-83

[4]高星，楊民瑜，竇同君，等.低滲透油田提撈井井筒問題與治理對策[J].化學工程與裝備，2023(7)：109-110，121.

［5]刁奶毫，姚直書，紀文杰，等.深厚沖積層凍結井筒外壁早期開裂機理［J].西安科技大學學報，2023(3):557-565.