基于实时数据库的油气处理诊断预警系统设计

2011-01-04蒋能记韩力张亚顺谢光华王涛

油气与新能源 2011年4期

关键词：知识库预警系统油气

蒋能记* 韩力张亚顺谢光华王涛

（新疆油田公司陆梁油田作业区）

基于实时数据库的油气处理诊断预警系统设计

蒋能记* 韩力张亚顺谢光华王涛

（新疆油田公司陆梁油田作业区）

针对油田生产油气处理环节，利用处理站DCS监控数据，结合油气处理经验与理论建立专家知识库，采用实时数据库，建立油气处理实时数据分析诊断预警系统。该系统采用B/S结构，以交互式预警方式展示，对参数、设备和流程进行不同层次和不同方式的分析与报警，应用推理方法和统计技术，实现了实时预警以及对油气处理生产过程的全方位掌控。应用证明，该系统对油田油气处理站安全，油气处理经验共享，油气处理工艺参数优化，发挥了重要作用。提高了事故预防、处理的响应速度，取得了较好的应用效果。

油气处理；知识库；实时处理；预警系统；实时数据库

近年来，实时数据库技术及系统建设在石化、电力、钢铁等领域得到了快速发展，成为信息化建设的主要内容之一［1～4］。实时数据的获取，为管理人员的生产监视和技术分析带来了便利，随着应用的不断深入，以实时数据为依托的衍生系统建设逐渐成为面向生产过程的信息化系统应用的重点内容。

油气处理是原油开采后进入下游加工装置的重要处理环节。油田油气处理站通常建立DCS（Distributed Control System）系统实时监控油气处理过程，人工观察监测参数或仪表指示，经验判断运行健康状况。但是，不同人对同一现象判断认识的结果不完全相同，不利于及时发现异常。如何借助信息化技术提高管理效率是油气处理过程信息系统建设的重要内容［5～7］。

本文以油田油气处理工艺为对象，结合油气处理经验理论，整合实时数据和专家知识库，建立实时故障预警系统。系统应用状态识别和推理机制，实现复杂流程、多参数故障诊断预警，注重系统的实时性以及故障知识的动态更新特性。根据诊断技术的发展趋势和电力行业的应用先例［8］，在实时故障预警系统的应用基础之上，本文提出了油气处理工艺的健康诊断理念和方法。

1 实时数据库技术

实时数据库是架设在控制系统和应用系统之间的数据桥梁，通过数据采集、存储和发布，为上层应用提供数据服务［9，10］。与关系数据库不同，实时数据库的数据采集速率可以达到毫秒级，强调时间和事务的处理，性能差异主要表现在数据的实时性和历史数据的压缩率。油气处理预警实效性要求高，数据存储效率高、运算量大，因此，选用实时数据库CART（Compress And Real Time，压缩和实时）作为预警系统的核心数据库。

实时数据库CART是目前国内具有自主知识产权的高性能实时数据库，数据库系统结构见图1。实时数据库CART主要包括用户管理、磁盘（文件）管理、任务（进程）管理、数据输入输出、数据存储、数据压缩解压功能模块。CART能够接收主动提供的数据，而不必等到下一个采集周期，高度实时地反映现场变化。在安全性方面，CART采用专门的嵌入式设备和采集程序（All Link），隔离Windows网络环境，杜绝病毒和非法攻击；在实用性方面，CART配备了ERP数据接口、ODBC驱动等外部数据授权访问模块，以及其他实用工具（Real Kits），便于用户获取和分析生产数据；在WEB数据发布和展示方面，引入用户个性化定制和模糊查询机制，改善用户体验和提高系统维护效率。

图1 实时数据库CART系统结构

2 预警系统设计

油气处理实时预警系统设计采用B/S架构，WEB展示，系统架构见图2。系统以实时数据库CART为核心，通过OPC（OLE for Process Control，用于过程控制的OLE——Object Linking and Embedding对象连接与嵌入）接口采集处理站DCS系统数据。油气管理经验理论结合建立的专家知识库（规则），与生产实时数据库（事实）共同组成预警系统的基础数据。系统采用基于产生式系统的正向推理诊断引擎和统计分析功能，由专门的数据库记录预警结果。

图2 油气处理实时预警系统功能架构

油气处理过程预警，覆盖处理站原油、注水、锅炉加热等系统流程，从参数、设备、系统（处理单元）3个层面监测判断，若有异常，系统自动给出相应的建议处理信息。根据生产需要，参数可独立诊断，设备所属的参数联合判断形成设备诊断，如锅炉的软化水液位和燃料气流量等参数均在合理范围内波动时，认为锅炉运行正常；参数、设备综合判断形成较复杂的系统诊断，如净化油罐，满足一个进油、一个付油，其他静置时，则认为净化油罐区的操作正常。

按照处理对象涉及的数据点及逻辑关系不同，预警方式分为3种：第一种是单参数预警，即对关键参数进行直接判断，特点是计算过程简单，覆盖范围广，触发频率高；第二种是关键设备预警，即对关键设备，汇总该设备的多项参数，形成综合警示画面，特点是针对性强，触发频率适中；第三种是关键流程预警，即对原油系统等关键流程进行运行状态跟踪，根据多个参数的计算结果和相互之间的逻辑关系生成警示信息，特点是计算过程复杂。

有效地减免误报和避免漏报是预警系统是否实用的重要标志之一。油气处理实时预警系统在数据采集、数据处理、知识库关联等方面进行了专门设计，用以提高预警结果的准确率。

数据采集：计算数据链路可信度作为数据准确性的参考依据，减少误报；提高采样频率，捕获瞬间异常数据，减少漏报。

数据处理：判断流程和设备运行状态是否平稳，识别仪表异常，减少误报；结合状态识别，剔除异常噪点，减少误报。

知识库关联：通过正向推理，获得事实对应的规则；通过修正、添加等方式，即时更新知识库，提高报警事件解析的准确性；定期汇总报警信息，修正补充知识库，提高报警准确性。

2.1 诊断方法选择

目前，诊断领域的人工智能方法主要集中在神经网络和专家系统两大分支［11，12］。神经网络具有非线性模式分类性能和很强的自组织、自学习能力，其缺点是网络权重解释困难，推理过程无法控制和干预，面临油气处理工程实践中故障样本量不大的问题，应用有一定困难。

基于知识库的专家系统具有表达直观、形式统一、模块性强、推理机制简单等优点，但当知识库的容量很大时，难以对知识的一致性、冗余性、矛盾性和完备性进行检验、维护和管理，知识的获取比较困难，自学习能力比较缺乏等。

油气处理实时预警系统选择建立故障知识库，采用正向推理［13］完成知识匹配，见图3。为了提高实用性，油气处理实时预警系统改进了传统的正向推理，通过在事实和规则之间建立尽可能多的映射关系，提高冲突解决的效率。当知识库中没有规则或规则不明确时，允许用户执行人工干预（学习功能），增加知识获取途径，提高系统自学习能力和实际使用价值。

图3 油气处理实时预警系统推理过程示意

2.2 预警信息WEB展示

油气处理实时预警系统对CART的WEB浏览进行功能定制和系统升级，主要表现在3个方面。

一是，采用单一和组合的统计方式展示预警结果。对单一事件，任意时间跨度内，通过颜色翻转表示参数发生事故的统计分布，直观了解参数发生事故的频率和分布；对多事件，生产区按管理需要划分区域，每个区域单位时间内发生事故的数量与颜色关联，如红色表示事故高发，绿色表示状态良好，可直观了解各区域的事故状况。

二是，加强信息查询、汇总和更新功能，如按周、旬、月等方式，输出事故汇总报告，全面掌握事故发生情况，更新和补充知识库；WEB浏览系统向用户提供页面文字信息和位号信息的检索功能，帮助用户实现模糊检索和快速定位。

三是，对系统的管理模式进行革新，将部分管理功能通过WEB提供给最终用户，实行个性化定制，最终用户可以按自己的需要绘制流程图画面，部署预警位号和关联事故信息，组织数据查看方式。

上述功能和用户体验设计，增加WEB展示系统的亲和度，使油气处理实时预警系统易于使用和维护。

2.3 典型预警过程分析

以某油气处理系统净化油罐液位为例（见图4），预警过程在净化油罐液位上同时加载越限（阈值）报警、变化趋势报警和偏差报警三重算法。

图4 净化油罐液位预警示意

净化油罐允许最高液位为10m，运行期间低液位一般为1.5m（越限报警），平均进油液位上升速度为0.2～0.4m/h（变化趋势报警、越限报警），空罐进满约需25h。实际运行中，进油液位上升速度若在0.2m/h和0.4m/h之间频繁波动（偏差报警），分析可能由来液管路和输液泵异常造成，现场人员进行排查处理；液位上升速度若大于0.4m/h（变化趋势报警、越限报警），如0.6m/h，预测12.5h满罐，预警，分析可能由来液量过大、沉降罐出水不畅等原因造成，现场人员进行排查处理；液位上升速度若小于0.2m/h（变化趋势报警、越限报警），如0.1m/h，预警，分析可能由来液量过小、装置管线破损等原因造成，现场人员进行排查处理。

3 应用效果分析

某油田油气处理站，依据实时数据库和故障知识库，建立油气处理实时预警系统，全方位监控油气处理过程。系统预警覆盖了油气处理站的原油、注水、锅炉房、浅层气、伴生气、污水、仪表风、消防、清水，共9个系统，各种液位、温度、压力/压差、流量、累计量、设备运行信号、可燃气报警、硫化氢报警、电机频率等参数，共计574个，数据采样频率为5s。运行结果显示，投用油气处理实时预警系统后，不同班次、不同人员在业务能力参差不齐的情况下，可达到相近的分析水平，偶发事故较同期大幅减少，事故处理的时效性大幅提高。同时，预警系统为仿真分析和模拟培训创造了条件，系统运行取得了良好的收益。

在油气处理诊断预警系统的基础上，该油田建立了油气处理关键设备、关键流程健康诊断模块，该功能模块对各项运行参数进行加权，定期扫描生成关键设备、关键流程的综合指标曲线，为评估油气处理系统的健康状况提供了参考依据。