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新疆油田采油二廠采油生產物聯網項目
石油物聯網項目基于物聯網技術、無線遙感遙測技術、先進通訊技術、計算機及其網絡技術,結合北京亞控科技發展有限公司先進的工業自動化軟件和工業實時歷史數據庫軟件,創造性的應用于采油生產過程,極大的降低采油工人野外作業強度,有效的優化采油生產地面集輸站點與管線布置,顯著的降低采油生產成本,實現采油生產管理自動化、信息化、智能化。
關鍵詞:

   活動鏈接:2012年控制網技術專題---實現石油與化工的信息化
   活動鏈接:2013年控制網行業專題---物聯網革命
  石油物聯網項目基于物聯網技術、無線遙感遙測技術、先進通訊技術、計算機及其網絡技術,結合北京亞控科技發展有限公司先進的工業自動化軟件和工業實時歷史數據庫軟件,創造性的應用于采油生產過程,極大的降低采油工人野外作業強度,有效的優化采油生產地面集輸站點與管線布置,顯著的降低采油生產成本,實現采油生產管理自動化、信息化、智能化。

   1 項目背景

   新疆油田地處荒漠,成千上萬口采油井分布在廣闊地域上,被按照采油井—計量站—轉油站—聯合站—采油區—采油廠—石油公司這樣的多層次結構、按照“三級控制、兩級管理”的模式進行生產管理。每一層級的控制,都需要大量的人員跑現場、抄表,效率低下,現場環境惡劣、員工工作負擔重;同時,地面集輸系統站點多、管線復雜,這些都導致了采油成本的增加。

   新疆油田采油二廠采油生產物聯網項目依靠技術創新與突破,轉變思想,改變傳統工藝模式,最大限度的取消計量站,配水間等中間環節設施,優化采油區集輸管網部署結構,按照統一規劃、分步實施的方式,組織開展綜合研究,重點做好示功圖求產與單井計量、數據遠程采集與傳輸、注水井的遠程自動化技術、設備遠程監控與維護管理、增產措施預案與執行等,達到優化工藝、節能降耗、輔助管理的目的,打造具有“兩化融合”特色的數字化、信息化、智能化油田。

   2 系統架構

   為達到中石油采油生產物聯網系統建設目標的要求,并保證系統的先進性、穩定性、易操作性等,中石油采油生產物聯網系統架構采用數據采集層、存儲層、應用層三級結構設計,每個層級使用亞控科技對應的相關軟件產品,完成對中石油各石油開采生產單位的實時在線數據及圖像監控及對各類生產、設備運營的數據統計分析以及增產措施管理等功能。

   (1)數據采集

   KingIOServer數據采集與設備控制工程采用專門定制開發的設備驅動與設備實現連接,通過解析設備的通訊協議,讀取設備的實時數據,同時根據組態系統的授權檢驗和確認結果向設備發送控制參數和開關指令。

   (2)SCADA系統

   KingSCADA作為整個系統的工程核心,完成站控的圖形界面組態、設備控制授權檢驗、設備控制確認過程組態、系統實時歷史狀態分析等功能。

   (3)數據庫系統

   在調度控制中心的工業實時歷史數據庫服務器上部署工業實時歷史數據庫KingHistorian,用來存儲海量的、具有時間特性的過程數據;使用用戶自定義關系數據表存放的是一旦確定不會經常性變化的數據,如工作班次、管理類數據等。

   工業實時歷史數據庫系統KingHistorian可實現先進靈活的數據采集、數據存儲、數據檢索等功能,并具有開放性接口、在線\離線方式的靈活設置、安全性、可靠性等特點。

   3 數字化油田與最佳生產實踐管理

   系統提供專業的石油采油分析功能,提供針對于采油設備的專業示功儀數據采集、存儲、分析與展示,提供專門的增產措施管理,利用宏觀控制圖提示增產措施方式。

   3.1 功圖自動分析

   系統實現采油生產實時監控與管理,通過專業的抽油機功圖,完成功圖求產與抽油機故障分析檢測。系統將示功圖、電流圖原始數據在工業實時數據庫進行長期管理,后期分析不需要任何加工就可以直接調用。依據載荷位移關系,分析抽油機產液量、分析采油生產是否正常,實現生產管理與控制的自動化與信息化。

   分析主要診斷結果為:氣體影響,游動凡爾漏失,抽油桿斷脫,卡泵,供液不足,固定凡爾漏失,氣鎖,連抽帶噴,固定凡爾卡死,泵嚴重磨損,完全液擊,柱塞脫落出工作筒,液體或機械磨損,泵上碰,泵下碰,泵工作基本正常等。

    功圖自動分析一直以來是油田信息化的難點之一。目前,在油田生產中,功圖分析還主要是通過人工判斷,缺乏自動化分析手段,相關算法處于起步階段。亞控科技在2010年組建開發隊伍,和相關采油廠合作,詳細了解功圖各方面功能、清晰了解功圖需求,聯合開發出包括功圖展示、工況分析、功圖計產功能的智能功圖分析模塊。

   (1)功圖展示

    以“功圖”形式展示抽油機最新功圖數據,并同時展示從抽油機功圖數據所分析得到的實時抽油機狀態、抽油井產量、抽油井油壓、套壓、溫度等信息;可單幅功圖分析,可疊加分析等多種展示分析方式。

   (2)工況分析報警

   示功圖是作為反映有桿泵抽油機的工作狀態最直觀有效的分析手段。通過功圖自動分析,能夠及時發現抽油機砂卡、脫桿、凡爾漏失等工作狀態的變化和供液不足、氣體影響等油藏的動態變化,得出抽油機的工況狀態。并按照工況的故障類型做相應的報警。

   按照故障的類型以及嚴重程度,功圖報警分成三級。一、二級報警會聲光提示監屏人員,三級報警直接入庫,不做提示。

   (3)功圖計量

    功圖計產同樣因為油藏狀況多樣,對于低產油井等情況計量準確率差,目前沒有得到廣泛認可的求產計量算法。亞控的功圖計產算法是針對單次實時功圖的瞬時產量,用一個當前測試的功圖減一個極度供液不足的功圖,剩下的面積除以揚程可得出一個周期的產液量。再結合開停機時間可以計算當天油井產量。主要特點如下:

   根據實時功圖計算抽油井實時產量;

   根據多幅連續歷史功圖矯正抽油井統計產量;

   能夠不斷優化的計算方法,逐漸提升根據功圖換算抽油井實時產量準確率;

   亞控科技的目標為功圖計算產量誤差小于10%,逐步建議去掉計量站。

    功圖計量展示對功圖計量分析后的單井產量和設備采集的數據按照時間和一定周期進行統計,通過時間軸進行分組展示曲線、柱狀圖、餅圖等,如圖1所示。 

  
                        
                                                圖1 功圖計量展示示意圖

    功圖數據處理

    按照采油井分類按時間順序把載荷和沖程分開存儲在工業實時數據庫中,載荷、沖程各對應一個工業庫的變量,利用工業庫1024字節的“變長二進制”類型數據保存,可以保存長期數據。使用時首先解析為多個數據對。

    同時對于如此龐大的數據,工業實時歷史數據庫提供死區壓縮、旋轉門壓縮等多種壓縮算法,在保證數據壓縮前后趨勢不變的前提下使得所消耗的磁盤空間下降。

    采用亞控工業實時數據庫后,數據存取速度極快,即使是從10年的海量數據庫中讀取大規模的功圖信息,查詢反應時間均小于2秒。
 
                     
                                                 圖2 抽油機井宏觀控制圖

    3.2 宏觀控制圖

   系統采用宏觀控制圖,如圖2所示,完整分析油田生產潛力,為增產措施科學管理與實施提供技術知識和信息保障,為實現采油生產最佳實踐分析提供有力工具。

    3.3 設備在線運維

   能對設備的在線運維,實時感知才能稱作物聯網平臺。亞控科技統一的設備管理平臺(數據采集平臺KingExchange)實現任意地理位置可對生產信息進行詳細的查詢。

    在信息化生產管控系統中,系統自身的健康度是基礎。采集終端變送器、傳感器不準時將對生產管理造成未知破壞。而變送器、傳感器都是需要進行周期性的校驗及更換電池的。一口油井一般配有十個傳感器,一個采油廠一般有2000~4000左右口井。以一個具備2000口井的采油廠進行計算,傳感器、變送器的數量將為20000左右,巡井的工作量十分龐大。

    本平臺支持設備的自動在線更新。每個變送器、傳感器以及RTU都擁有自己的RFID。現場變送器、傳感器或者RTU設備增加或者退出時,現場人員使用手持終端對設備的RFID進行掃描即可捕獲該設備。然后在手持機中按照要求即可將該設備直接添加到工業庫中或者替換原來設備,或者按照類似的操作亦可將設備從庫中的除去。

    在本平臺可實現變送器、傳感器異常或電量不足時自動向系統上報的功能。系統可快速定位到具體的站點、設備,無需再進行拉網式的檢修排查,這對于生產設備管理維護意義重大。
  
                      
                                     圖3 視頻監視系統與SCADA系統聯動示意圖

    3.4 安全管理:全方位視頻安全感知系統

    智能視頻結合SCADA監控系統,實現數據聯動,圖3所示,可使常規的數字視頻監控系統的“眼睛”功能具有“大腦”的分析判斷處理功能,為用戶提供了智能分析入侵者、自動判斷煙情、火情、物品看管、遺留物檢測、目標種類識別、人體行為檢測、自動報警、自動智能錄像等系列的智能自動化視頻監控系統,可廣泛用于油田的各種重要場所和建筑公共治安的安防應用。

    本系統還有一個效果:平時攝像頭按照常規進行存檔刪除,而對于出事的記錄,把SCADA系統報警前后的一段時間的視頻記錄單獨保存下來,這樣便于事故視頻的調出和事故的事件。

    4 效益分析

    通過采油生產物聯網系統的建設,采油工可通過電子巡井、遠程操控等手段,將每月野外工作量降低50%~70%;地面集輸系統可優化減少站點30%左右,集輸管線每年能節省資金過百萬元人民幣。

    摘自《自動化博覽》2012年第七期 

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