基于实时数据库的油气处理故障诊断系统∗

张继燕 欧莹元 张起荣 毕节 学院信息工程学院

基于实时数据库的油气处理故障诊断系统∗

张继燕 欧莹元 张起荣 毕节 学院信息工程学院

实时数据库作为数据应用的桥梁，设在工程应用系统和控制系统之间。油气处理故障诊断系统设计以实时数据库技术为核心，通过OPC端口搜寻收集系统数据。预警过程主要是通过对原油、注水、加热锅炉等系统流程的实时监测，发现异常自动报警，并提出相应的可行性处理建议。故障诊断依靠的人工智能方法包括神经网络和专家系统两个，在实时数据与理论规则之间建立尽多的映射关系，增强冲突解决能力。采用基于实时数据库的油气处理故障诊断系统，不仅实现了油田自动化作业管理，而且使所有可监控项目长期、稳定保持在最佳运行状态，降低了油气处理事故风险。

实时数据库；油气处理；故障诊断；系统

油气处理故障诊断系统是石油工业发展的重要分支，承担着保障油田安全、高效生产的重要任务。石油天然气易燃、易爆，并且其中大多含有有毒、有害物质，生产过程中的腐蚀、炸裂等安全问题多发。

油田生产事故都会影响整个油气生产的正常运行，一旦故障出现在人口密集区，轻则影响企业经济效益，重则造成泄漏、爆炸，直接威胁人民群众的生命财产安全。随着科学技术的发展，实时数据库技术逐渐步入人们的视野，并广泛应用于石油、钢铁、水、电等重要行业，是工业现代化、信息化的主要工具之一[1]。实时数据库技术为石油生产处理带来了极大便利，工程技术人员可以依托实时数据库衍生系统逐渐建设面向生产的自动化处理系统。因此，为保障油气处理过程的安全高效，建立一个基于实时数据库的油气处理故障诊断系统十分必要。

1 实时数据库技术

实时数据库作为数据应用桥梁，设在工程应用系统和控制系统之间，通过数据采集、传输、分析处理，最后对目标设备发布指令或建议[2]。实时数据库较传统数据库具有极高的数据采集能力，数据采集速度可控制在几到几十毫秒。同时，实时数据库注重事务处理和时间处理，实时数据具有高及时性，其历史数据具有高压缩率[3]。因此，选用实时数据库作为油气处理故障诊断系统的核心能够保证油气处理过程中的故障及时上报，并能够通过分析大量的历史数据，全面快速地得出处理方法或建议。

1.1 数据库结构

实时数据库的主要职责是管理实时数据及其相关信息。按照管理类型可分为资源管理、实时事务管理、数据管理三部分[4]，系统结构如图1所示。

图1 数据库系统结构

（1）资源管理。该部分的主要职责是对系统资源进行管理。包括对CPU的合理调度，满足实时处理的要求；对工作时间进行管理，确保相关实时事务的执行；对储存空间进行管理，合理分配资源，实时做好I/O调度。

（2）实时事务管理。该部分主要是对实时事务的产生、处理、结束进行实时管理。主要职责包括实时调度，以事务截止时间为限，调度管理实时事务，确保事务在逻辑上和时序上的一致性；并发控制，保障事务和数据的全面性和一致性；事务恢复，应用数据库挽救还原机制，当调度无效时，将数据库恢复至处理前状态。

（3）数据管理。该部分主要职责是管理实时和非实时数据，实现对数据的储存、处理、提取等操作。主要包括数据存取、数据处理、实时数据管理操作、历史数据管理等。

1.2 数据库特点

从20世纪80年代以来，实时数据库技术在国际上得到了广泛重视，研究和应用步伐不断加快，逐渐实现了从实验性阶段向工业应用阶段的跨越式发展[5]。实时数据库与传统数据库相比具有明显的特点。

（1）较高的安全性。实时数据库采用嵌入式设备和数据收集程序，独立于外界网络环境，可杜绝各类计算机病毒的入侵，抵制非法攻击，保护系统安全。

（2）便捷的实用性。实时数据库配备多种接口以方便各种外设与其对接，如ERP、ODBC等；同时，添加了许多实用工具和实用模块，以便用户访问获取信息。

（3）良好的数据发布、展示界面。实时数据库可为用户个性定制专有的数据获得交互界面，并提供用户模糊查询系统等。

2 故障诊断系统设计

油气处理是指原油采出后进入下游进行加工处理的环节。目前在油气处理工作中多采用DCS等实时监控系统监测作业过程[6]。这一过程需要人工读取作业参数，依据经验判断系统工况，导致工程作业过程中人员主观因素过重，人为操作失误较多。基于实时数据库的油气处理故障诊断系统，通过实时预警和诊断，使所有可监控项目长期、稳定保持在最佳运行状态，降低事故风险。

油气处理故障诊断系统设计以实时数据库技术为核心，通过OPC端口搜寻、收集系统数据。实时数据库中的原始数据结合以油气经验理论建立的专家知识库规则，共同组成油气故障诊断系统的基础数据[7]。该系统采用正向推理诊断引擎和产生式系统统计分析功能，应用独立的数据库记录诊断结果。油气处理实时故障诊断系统结构，主要采用B/S架构，以Web进行展示，如图2所示。

2.1 预警过程

预警过程主要是通过对原油、注水、加热锅炉等系统流程的实时监测，整理各个系统中设备运行参数并与历史数据进行分析对比[8]。如果发现数据异常，预警模块自动报警并提出相应的可行性处理建议，操作人员可根据实际情况最终确定对应的处理方案。依据处理对象的不同数据点和逻辑关系，可将预警方式分为以下三种：

图2 油气故障诊断系统结构

（1）单参数预警。单参数预警对关键参数直接进行处理判断，具有覆盖面广、触发率高、计算简单等特点。

（2）关键设备预警。关键设备预警是指对关键设备及其参数进行监视处理，形成综合警示画面，具有出发频率适中、针对性强等特点。

（3）关键流程预警。关键流程预警是指对原油系统中关键流程实施跟踪监视，对其中的参数信息和参数间的逻辑关系进行分析，生成警示信息，具有计算复杂，指向精确等特点。

2.2 故障诊断系统

当前故障诊断领域依靠的人工智能方法主要包括神经网络和专家系统两个[9]。

神经网络可进行准确的非线性模式分类，具有相当强的自我学习能力，可根据生产实际数据不断学习和加强自我处理能力。但是，神经网络权重解释困难，学习和推理过程无法人工干预和操控，在油气处理工程中应用受到一定的限制。

专家系统以知识库为基础，具有模块清晰、形式一致、表现直观等优点。但是，因其以知识库为基础，当知识库中数据容量很大时，该系统难以对数据的一致性和矛盾性进行分析，数据获取发生困难，自我学习能力弱。油气处理故障诊断系统采用基于故障知识库的专家系统，运用正向推理获得合理的知识配对，在事实数据与理论规则之间建立尽多的映射关系，增强冲突解决能力。开放人工干预端口，在知识库中不能找到合适的理论规则时，允许用户加入新知识，提高系统的自我学习能力和实用性。

3 结语

油气处理故障诊断系统是一个集多种工艺于一体的复杂综合系统，该系统稳定、安全运行是油田高效作业的基本保障。实时数据库在事务实时处理和历史数据管理方面具有无可比拟的优越性。故障诊断系统不仅解放了生产力，减轻了工人劳动强度，且能够显著提高油田的自动化水平和生产效率，通过实时数据库全面掌握工程动态，提高生产效率以及油田经济效益。

[1]许代红，蓝永乾．运用物联网技术构建数字化油田生产运行综合管理平台[J]．通信管理与技术，2011（3）：32-35．

[2]王文，徐汀荣，邵伟峰．工控系统中实时数据库关键技术研究与实现[J]．微电子学与计算机，2007，24（1）：69-72．

[3]栾振华．工业实时数据库的应用设计及数据处理研究[D]．杭州浙江大学，2008．

[4]刘建臣．天然气管道压气站的技术现状及发展[J]．油气储运，2008，27（8）：49-61．

[5]聂书志．实时数据库的设计思想和实现技术[J]．经济与社会发展，2006，4（11）：l53-l55．

[6]涂乙，吴萌，管丽，等．注水开发油田结垢影响因素的分析与研究[J]．油气储运，2010，29（2）：97-99.

[7]高宁波，金宏，王宏安．历史数据实时压缩方法研究[J]．计算机工程与应用，2004，28（6）：167-173．

[8]张景涛，王华，王宏安．实时数据的存取与压缩[J]．计算机技术，2003，30（3）：47-50．

[9]田军庆，高辉．浅谈“数字油田”的建立[J]．油气田地面工程．2002，21（4）：133-134．

（栏目主持 关梅君）

10.3969/j.issn.1006-6896.2015.3.018

基金论文：贵州省科技厅、毕节市科技局、毕节学院科技联合基金项目“大数据在智能交通中的应用研究”（黔科合LH字[2014]7537号）。