一種油氣井智能化采控系統的實現與應用

楊磊?楊凱?伊力哈木?石艷

摘要：首先分析了西北地區油氣田的油氣生產物聯網建設特點、實際問題和智能化需求。然后在中石油集團現有采集監控子系統架構基礎上，提出了一種新的油氣井智能化采控系統的具體設計與實現，并介紹了該系統在中石油某采油廠的應用情況，評估了其顯著的經濟和社會效益。最后展望了該系統在油田數字化和智能化建設中廣闊的應用前景。

關鍵詞：采集與監控；工業智能化；采控單元；采控節點；LoRa+

一、前言

中石油集團一直致力于全面推行油氣生產數字化和智能化建設，并為此專門制定了企業標準《油氣生產物聯網系統建設規范》[1]。該規范定義了油氣生產物聯網系統架構，包括采集監控子系統、生產管理子系統和數據傳輸子系統。其中，采集監控子系統對生產現場的數據進行采集、監控，一般部署在采油廠以下層級的生產網。如圖1所示，采集監控子系統由廠級監控平臺、采集與監控單元、采集與監控節點三層網元和傳感網、回傳網兩層網絡組成。

在油氣生產現場，采集與控制單元（下稱采控單元）、采集與控制節點（下稱采控節點）以及它們之間的傳感網一起構成油氣井采控子系統。采控單元為現場部署的RTU、邊緣控制網關等，采控節點為井口部署的傳感器、執行器、PLC等裝置。傳感網以WSN無線連接方式為主，補充工業總線、IO信號等有線連接方式。

我國西北地區的油氣資源主要分布在荒漠偏遠地區，存在遠離城區、地形復雜、油井分布廣、密度不均、環境惡劣等特殊因素，油氣井采控系統一直存在上數率低、成本高、維護難等實際問題[2]。針對WSN高可靠、遠距離、低功耗、大容量、準實時等核心需求，新疆油田分公司引進了基于LoRa的可靠物聯網通信技術LoRa+，替代原有的Zigbee，很大程度上提高了設備上數率，同時顯著降低了建設和運營成本。

隨著油田數據應用的逐步深入，中石油對可靠網絡、節能降耗、安全生產等有了更高的要求。油氣井采控系統不僅要保障數據采集與傳輸的完整性，延長傳感器的使用壽命，更要具備邊緣智能實現基于本地自治的安全生產和節能降耗。因此，本文提出了一種新的油氣井智能化采控系統的具體實現，滿足上述自感知、自適應的需要，并實現了大規模應用。

二、油氣井智能化采控系統架構

如果油氣井采控系統通過預設的策略實現自我感知、分析、決策、控制的閉環，在復雜開放的環境中保證數據傳輸和生產安全，提前預警系統風險，那么該系統可被認為是一種智能化采控系統。

（一）邏輯架構

如圖2所示，一個獨立的采控系統由一個采控單元、一個WSN子網和若干個采控節點組成。采控單元和采控節點通過采集、傳輸、分析、決策、控制等動作協同構成一個具有自治能力的系統。系統所需的規則由專家系統根據業務機理或工程經驗給出，模型由機器學習系統在標注的歷史數據集上訓練而成。采控單元的規則和模型按業務離線部署，采控節點的規則和模型由采控單元通過WSN下發更新。

由于資源和角色的差異，采控單元和采控節點存在分工上的差別，使用的規則和模型也不同?？偟膩碇v，采控單元的智能基于整個系統數據，面向信息安全、工況預測、增值業務等。采控節點的智能基于本節點的數據，面向受限資源的自適應優化，受限資源包括電池電量、網絡帶寬、信號干擾等。在實現上，采控單元和采控節點需要設計一套平臺化框架支撐上述智能架構，需要設計一種運行引擎，通過動態加載腳本支撐功能的擴展性，同時，需要一套統一的協同機制實現規則和模型的遠程更新。

（二）物理架構

如圖3所示，新疆油田實現的油氣井智能化采控系統架構由邊緣控制網關（ECG）、LoRa+傳感網和LoRa+傳感器組成。一個邊緣控制網關可攜帶20至40口井的儀表（包括溫變、壓變、示功儀和電參等）。電參由井口電源供電，具有控制油氣井啟停的功能。其他儀表由電池供電，僅有數據采集功能。

邊緣控制網關ECG通過Modbus TCP協議對接SCADA監控平臺，通過HTTP/MQTT協議對接專家系統和模型訓練平臺ECS。為了擴展ECG的邊緣推理能力，可選組件邊緣計算擴展單元ECX部署在現場，配合多個ECG實現基于深度學習的專項智能業務，如功圖智能診斷等。

三、網元及WSN子網功能

核心網元ECG、ECX、ECS和LoRa+儀表的功能分解如圖4所示。

需要說明的是，每個網元都內嵌運行引擎，支持腳本動態加載運行，調用對應的規則或模型來實現智能業務。LoRa+儀表基于嵌入式計算平臺，支持DSL運行引擎和腳本運行。ECG基于通用計算平臺，支持JS運行引擎和腳本運行。ECX基于NPU計算平臺，支持Python運行引擎和腳本運行。ECS基于云計算平臺，支持Spark大數據分析框架和TensorFlow機器學習框架。

WSN采用基于LoRa的低功耗、廣覆蓋、高可靠、低成本的油氣生產物聯網傳輸方案LoRa+[3]，具有如下顯著的優點：第一，作為優秀的LPWA技術，LoRa具備良好的抗干擾能力，一個邊緣控制網關通過LoRa信號可以覆蓋半徑1.5公里區域。第二， LoRa+ MAC層支持集中式網絡資源調度，上下行空口資源按需分配，調度精度可到毫秒級。第三， LoRa+ LLC層支持周期和突發數據的并發上報，支持大數據分段重組，支持業務QoS級別。第四，LoRa+協議支持分布式智能，客戶端協議能實時監測網絡性能，自適應調整發射功率；服務端協議能實時監測信道質量，自適應調整信道物理層參數。

四、自適應功能實現

（一）WSN網絡自適應

WSN自感知、自適應功能在網絡環境突變的情況下依然保證數據傳輸的穩定性。具體實現為：第一，終端側協議監測業務下行信道SNR指標，根據SNR級別動態調整發射功率，保證遠處的終端信號不會被近處的信號屏蔽。第二，網關側協議監測業務上行信道SNR指標，根據SNR級別動態調整LoRa擴頻參數，保證遠處的終端獲得比近處終端更多的傳輸帶寬。第三，終端側監測負載PER指標和掉網指標，感知網絡性能的變化，動態調整數據發送頻次，緩解網絡擁塞。第四，網關側協議監測負載PER指標和掉網指標，廣播網絡過載信息給終端節點，方便其調整數據發送頻次，緩解網絡過載。

（二）電池節能自適應

油氣生產物聯網大規模使用電池供電傳感器，更換電池是一個沉重的負擔。終端節點需要監測自身的電池電量，在電量不足的情況下自適應調整業務模型，減少電能使用，從而有效延長電池壽命，達到節能減負的目的。具體實現為：第一，終端側根據電量等級動態調整數據測量的頻次，減少終端能耗。第二，當電量不足時，終端側分析本次測量數據和上次發送數據的數據變化，小于某個閾值且處于抑制有效期會忽略本次發送。第三，當電量不足時，終端側延長入網嘗試間隔，減少網絡活動時間。

（三）智能間抽節能降耗

ECX根據示采集的功圖進行泵效分析，對供液不足的油井改為間抽模式，對間抽井根據示功圖面積變化確定間抽時間，通過ECG和電機協同，合理調節沖次，最終在無人工干預的情況下顯著提高抽油機運行效率，達到節能增效的目的。智能間抽的決策算法在文獻[ 4]中有詳細描述。

（四）風險預判提前預警

由于回傳到生產管理平臺的數據量巨大，且有大量冗余，為節約回傳網的帶寬，智能化采控系統將生產狀態實時監測功能下移到本地。本地數據采集使用高頻模式，遠端拉取數據使用低頻模式。在本地分析風險指標，預判風險提前預警，有利于實現基于狀態監測（condition based monitoring）的預測性維護。具體實現為，通過高密度采集，ECX分析單井功圖、電參、溫度、壓力等油氣生產數據的變化。變化的累積或數據趨勢突變都將觸發預警，引入人工干預。

（五）故障觸發緊急停井

目前功圖分析普遍在生產管理平臺實現。但是，基于故障診斷的功圖分析在本地實施更有意義。尤其是在回傳網中斷的情況下，由本地來判斷故障觸發緊急停井是預防重大安全事故的唯一途徑。

基于機器學習和推理的功圖智能診斷有助于采控系統有效判斷故障。具體實現為，ECX在數據預處理階段對功圖數據進行最大最小歸一化、有效數據甄別等相關操作，然后將功圖數據轉化為一張符合推斷模型既定要求的灰度圖像，該圖像會作為功圖智能診斷模型輸入。診斷模型在接收到輸入后進行在線推斷，判定此時的功圖為哪種異常類型。智能決策系統會根據功圖的判定類型，進行及時響應。例如，出現斷脫、卡泵等嚴重故障時，會直接向ECG下發停井指令。故障診斷觸發緊急停井信息流如圖5所示。

五、系統應用與成果評估

某采油廠計劃完成近萬口井的自動化改造，大部分油井位于遠離市區的荒漠戈壁。油井密度分布不均勻，密集處每平方公里有上百口油井，稀疏處只有一兩口孤井。鄰井的間距十多米到幾百米不等，有丘陵、沙丘等遮擋起伏的地形。采油廠對不同的物聯網無線通信技術做了充分試驗和對比，最后采用了具有分布式智能的LoRa+的傳輸方案。采油廠回傳網建設采用光纖+無線網橋方案，由于施工、環境或供電等因素影響，回傳網偶爾會有中斷，要求部署支持本地監控的油氣井智能化采控系統。

目前已部署油氣井智能化采控系統69套，含邊緣控制網關（ECG）69個，井口各類LoRa+儀表約2500個，聯網油氣井共920口。經過幾個月的試運行，物聯網通信穩定可靠，上數率超過95%。系統智能功能已開啟，安全預警次數有效率超過80%，隱患能及時發現并排除。尤其在回傳網絡中斷情況下，油氣井智能化采控系統仍然能正常監控生產狀態，有力保障了生產安全。

據采油廠測算，單井平均部署成本僅為傳統Zigbee+RTU方案的一半?；趯Σ煽叵到y運行情況的良好反饋，采油廠計劃于2024年完成全部油氣井的自動化和智能化改造。預計在完成全網部署后，整個采油廠運維的人力成本將減少三分之一。

采油廠在現有系統基礎上，將繼續部署上線有利于節能降耗的智能化油田業務，在保證產能的前提下，目標將單井耗電平均下降10%以上。

六、結語

本文分析西北地區油氣生產物聯網建設遇到的實際問題和智能化需求，在現有采集監控子系統架構基礎上，提出了一種新的油氣井智能化采控系統的具體實現，介紹了中石油某采油廠的應用情況，評估了其顯著的經濟、社會效益。由于這種新的油氣井智能化采控系統符合工業4.0演進方向[5]，為無人值守、安全生產、節能低碳、預測維護、網絡運維等方面帶來顯著經濟和社會價值，因此在油田數字化和智能化建設中的應用前景必將十分廣闊。

參考文獻

[1]中國石油天然氣集團有限公司企業標準.油氣生產物聯網系統建設規范：Q/SY 10722-2019[S/OL].http：//www.bzfxw.com/soft/sort024/sy/899249.html.

[2]馬赟，韓力，張雅麗.新疆油田物聯網建設現狀及技術發展趨勢[C]//西安石油大學，陜西省石油學會.2016油氣田勘探與開發國際會議（2016 IFEDC）論文集（上冊）.中國石油新疆油田公司工程技術研究院，2016：6.

[3]楊壽立.基于LoRa與IPv6的溫室大棚無線傳感網設計與實現[D].合肥：安徽農業大學，2020.

[4]曹慶年，張杰，孟開元.基于示功圖的抽油機智能間抽系統研究[J].遼寧化工，2021，50（03）：340-342+345.

[5]Elijah O， Ling P A， Rahim S K A， et al. A survey on industry 4.0 for the oil and gas industry： Upstream sector[J]. IEEE Access， 2021， 9： 144438-144468.

責任編輯：張津平