油田地面智能化管理及运维的数据分析

王晓涵 任新华 吴佳欢 赵昊

（中国石油工程建设有限公司北京设计分公司）

0 引言

油田地面系统生产运营与管理中普遍存在业务运行孤立、生产分散、设备资产庞杂等问题，迫切需要引入信息技术，将信息化与传统油田工业相融合，对系统内生产数据及经营数据的分类、汇总、统计进行综合分析，以实现油田地面智能化管理及运维，进而全面提升油田地面系统的生产、运营与管理水平［1］。

随着信息与通信技术的不断发展，油田地面系统生产运营中所产生的各类油田地面数据已被视为油田工业的核心资产。油田地面数据的高效智能化分析与应用是实现油田地面系统智能化管理及运维的重要基础，对于油田地面系统的数字化、智能化建设具有重要意义，并已逐渐成为油田工业的核心竞争力［2］。

1 油田地面数据源

在油田地面的勘查、设计、采购、施工、运维及管理中所产生的大量数据即为油田地面数据源。从数据获取方式考虑，油田数据源大体可分为静态数据源、动态数据源及巡查数据源。

静态数据源是指通过静态录入或从相关系统静态导入所获取的数据，主要包括勘察测绘数据、工程设计数据、物资采购数据、工程施工数据及企业管理数据等。

动态数据源是指在油田生产、运营、管理中通过各类检测监控设备、过程控制系统及软件平台所获取的实时数据或历史数据，主要包括工艺过程监测数据、电力系统监测数据、油田环境监测数据、设备状况监测数据、安全防范监测数据、地面图像监视数据、资产管理数据等。

巡查数据源是指油田地面巡查过程中所产生的巡查基础信息、路径、视频及照片、飞行高度及经纬度等，主要包括地面移动巡查数据和空中移动巡查数据。

2 数据类型

油田数据源可按不同数据类型进行划分，存入相应数据库，以实现油田地面数据的统一管理。油田地面数据按数据类型可分为结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、时序数据和空间数据。

2.1 结构化数据

结构化数据是以二维表结构进行逻辑表达和实现的数据，严格遵循标准数据格式与长度，主要通过关系型数据库进行存储和管理。

静态数据源中的结构化数据主要包括：工程设计中应用设计软件产生的工程数据；物资采购中所产生的计划、库存、采购等信息；工程施工中所产生的项目基础信息、施工过程信息等；企业管理中的人员信息、资产信息等。

动态数据源中的结构化数据主要包括：各类在线检测设备或系统（包括工艺过程监测、电力系统监测、油田环境检测、设备监测、安全防范监测等）所产生的历史数据；地面图像监视基础信息及控制信息；资产设备管理中的设备诊断分析结果、维护及维修记录等。

巡查数据源中的结构化数据主要包括巡查设备信息、操作人员信息、巡查时长、巡查周期等地面及空中移动巡查的基础信息。

2.2 非结构化数据和半结构化数据

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，难以用数据库二维逻辑表来表现的数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、超文本链接标示语言文本、各类报表、图像和音频、视频信息等。半结构化数据是油田地面系统所产生的可扩展标记语言文本等。

静态数据源中的非结构化数据主要包括：勘察测绘中产生的勘察报告、测绘报告；工程设计中产生的设计方案、设计图纸、技术报告、计算书等；物资采购中产生的使用说明书、制造图纸、验货单、设备图片等；工程施工中产生的施工图纸、测试报告、化验报告、竣工报告等；企业管理中涉及的企业管理规范等。

动态数据源中的非结构化数据主要包括：地面图像监视中产生的视频、照片等；工艺仿真优化软件中的仿真平台技术规格书、操作手册等；资产设备管理系统中的操作维护手册等；三维可视化中的设备模型扫描文件等。

巡查数据源中的非结构化数据主要包括地面移动巡查和空中移动巡查过程中产生的视频、照片等。

2.3 具有时空性质的数据

有些油田地面系统数据也可以按数据的时间或空间属性进行归类管理，即时序数据和空间数据。

1）时序数据

时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统计指标按时间顺序记录的数据列。时序数据可以依赖时间而变化，是用数值来反映其变化程度的数据。油田地面工程中时序数据主要来自动态数据源的实时数据，包括工艺过程监测中产生的实时数据和告警信息，电力系统监测中实时数据和告警信息，油田环境检测中产生的实时数据，设备监测中产生的实时数据和告警信息，安全防范监测中产生的实时数据，以及图像识别中产生的实时预警、追踪信息等。

2）空间数据

空间数据指用来表明空间实体的形状、大小、位置和分布特征的数据。油田地面中的空间数据主要来自静态数据源和巡查数据源。静态数据源中的空间数据主要包括勘察测绘中的行政区划图、主题地理信息数据（如井口、计量站、中央处理站、管道等的地理信息）。巡查数据源中的空间数据主要包括地面移动巡查的巡查地点、巡查路径以及空中移动巡查的巡查地点、巡查路径、飞行高度等数据。

3 数据流

数据应按照数据类型进行数据流规划，应用到智能油田系统中，实现高速有效的统一管理和共享。各类数据源通过过程控制系统、安防系统、设备监测系统、电力系统、视频监控系统等多种方式实现数据采集。采集后的数据需经过数据抽取、加工、转换、清洗等手段进行预处理，以去除大量无效数据，之后按照数据类型分别存入结构化数据库、非结构化数据库、半结构化数据库、时序数据库或空间数据库，保证存入数据库的数据质量。

对存储数据进行统一管理，以便于各类应用平台的调取。数据管理包括数据资源管理（针对各类数据源建立高速检索、主题数据集等）、数据质量管理（根据制定的数据质量规则对存入数据库的数据进行质量监控，进一步保证数据质量）、数据安全管理（对于数据库创建、插入、修改、删除等操作的管理）、数据用户管理（对于数据库用户信息管理、用户操作权限管理等）。最终，各类应用平台根据业务需求及权限对数据进行调用，实现油田地面数据的应用。各类应用平台所产生的数据将再次经过数据预处理通过数据统一管理后返回存储到相应数据类型的数据库。

4 数据应用

存入各类数据库的油田地面数据经过统一数据管理后根据应用权限供各类应用平台调用，满足应用平台实现相关功能的需要。

工艺过程监测、电力监测、设备监测等所产生的历史数据和实时数据可应用于工艺仿真建模［3］平台及专家系统［4］，以实现工艺模拟优化，以及管道泄漏检测、虚拟计量、清管追踪、实景培训等专家系统的各类功能。如：基于工艺机理模型进行段塞流分析，通过计算段塞流体积及最大流量估算段塞流到达时间。

设备基础信息、工艺过程监测及设备监测所产生的历史数据和实时数据、设备巡查记录等可应用于设备资产管理系统［5］。如：通过对动、静设备相关海量数据的实时监控与分析诊断，实现对设备故障的预警与防范，提前规划并实施设备的维修和保养，避免设备故障的发生。

视频监控系统以及地面、空中巡查系统所产生的视频、图像信息可应用于智能图像识别［6］，以实现虚拟巡查、对进出人员及车辆的监控和跟踪，以及对于紧急事件的识别、预警和紧急联动响应等。

油田地面系统工程的数字化交付［7-8］及三维模型，将实时视频图像、工艺过程监测数据、电力监测数据、设备监测数据等应用于三维模型平台，实现油田地面系统的三维可视化展示。

勘察测绘、公共地图资源、巡查数据等所产生的空间数据可应用于油田地图平台，实现油田地理信息的可视化展示［9］。

5 结束语

将油田地面各类数据按照来源、数据类型，划分并组成了各类数据库。根据油田地面生产特点全面规划了油田地面数据的完整数据流向，给出了油田地面数据在生产、运营和管理中的主要应用场景，为油田地面智能化管理及运维建立了信息化数据资产基础。