基于物联网的海上油田集中管控系统的研究与应用

张海锋李 玮

（1中海石油技术检测有限公司 天津 300452 2海洋石油工程股份有限公司检验分公司 天津 322452）

引言

工业现场的管控是企业提高生产力的主要手段，在当前海上石油平台主要的控制手段是以一个平台为单位，使用DCS集散控制系统对现场工业数据进行采集，辅以视频监控系统对现场进行监视，由中控值班人员对数据进行甄别，发生生产流程故障或现场异常情况下，由中控值班人员调节生产流程，并协调现场人员进行处理，在处理问题时对值班人员的能力要求很高，且在紧急情况下容易产生错误操作，导致人为故障扩大。且平台与平台之间虽有生产流程的影响但系统上不能交互，出现故障时由人为通知，非常容易使故障扩大化，影响整个油田群正常生产，极大的影响了海上石油平台的生产效率[1]。

随着物联网技术逐步发展，传感器技术、通讯技术、数据运算技术都得到了很大的进步，基于物联网通过配置各种传感器，采集实时数据信息，配合智能终端，结合多种通讯方式，形成油田群物联网络，加以大数据储存运算，及通过智能感知、智能识别、数据存储、大数据分析、信息推送建立设备与系统、设备与设备、系统与系统、设备与人、系统与人的紧密连接，实现了设备的感知、思考与决策，解放了人力，提升了油田自动化水平和生产效率。

目前物联网已经在工业现场广泛应用，物联网的主要环节包括全面感知、信息传递、智能处理、信息反馈等几个方面。全面感知是指通过利用现代化的信息收集、采集技术手段，随时随地对物体进行信息采集和获取;信息传递是指通过各种通信网络、互联网随时随地进行可靠的信息交互和共享;智能处理是指对收集到的海量数据和信息进行分析处理，提升对工业生产环境和市场的洞察力，实现智能化的决策和控制;信息反馈是指将处理完的信息，以程序指令的形式传达给各生产环节，以优化生产结构和完成生产计划。通过智能化的监控和管理手段，能明显提高工业现场的智能控制、智能诊断、智能分析统计，有助于优化生产工艺，维护生产设备，提高产品的品质。

本文根据海上石油平台的实际情况，结合物联网技术发展，构建海上油田群的物联网络和数据中心，开发海上油田集中管控系统，为中海油提供海上平台生产流程的实时监控、分析、诊断与管理服务，助推海油生产发展。

1 系统框架

海上油田集中管控系统整体上可以划分为信号采集层、系统交互层、数据储存层、智能管控人机交互层[2]。

图1 系统框图

（1）信号采集层：采集信号包括各平台传感器、智能传感器、控制系统：温度、压力、流量、液位、震动、火气报警、温湿度、局放、倾斜、高清视频、PCS系统、PMS系统、各撬块控制盘。信号采集层的主要作用是的主要作用是集控系统与现场设备的联系，通过采集层上传系统需要的数据，在特殊情况下也可通过信号采集层下发操作指令，由现场设备执行

（2）系统交互层：结合物联网通讯技术利用通讯网关构建物联网络；在网络中，设备与设备、数据与数据之间进行交互。

（3）数据储存层：利用数据存储、数据融合、数据统计分析打造坚实数据基础；数据储存层是以一个数据库的形式体现的，数据库是存储在一起的相关数据的集合，这些数据是结构化的，无有害的或不必要的冗余，并为上层人机交互层的应用服务的。

（4）智能管控人机交互层：也称应用层，提供对外的工业现场管控功能，包括设备运维监控、生产过程监控、现场安全监控、操作策略指导；应用层位于物联网三层结构中的最顶层，其功能为“处理”，即通过云计算平台进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起，是物联网的显著特征和核心所在，应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘，从而实现对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。物联网应用层的核心功能围绕两个方面：一是“数据”，应用层需要完成数据的管理和数据的处理；二是“应用”，仅仅管理和处理数据还远远不够，必须将这些数据与各行业应用相结合。例如在智能电网中的远程电力抄表应用：安置于用户家中的读表器就是感知层中的传感器，这些传感器在收集到用户用电的信息后，通过网络发送并汇总到发电厂的处理器上。该处理器及其对应工作就属于应用层，它将完成对用户用电信息的分析，并自动采取相关措施。

2 智能数据采集终端

2.1 智能数据采集终端硬件部分

智能数据采集终端分为采集层、处理层、通信层三大部分。每层又分为多个模块组成，针对不同的采集需求，需要选择不同的数据传输和镇定模块，就可以采集到多种传感器的数据，如：温度、压力、液位、DCS系统等。

A/D转换采用ADC0809，8位A/D转换器。每采集一次一般需100μs。由于ADC0809 A/D转换器转换结束后会自动产生EOC信号（高电平有效），取反后将其与8031的INT0相连，可以用中断方式读取A/D转换结果。

图2 A/D转换器内部结构图

ADC0809各脚功能如下：

D7～D0：8位数字量输出引脚。IN0～IN7：8位模拟量输入引脚。

VCC：+5V工作电压。GND：地。

REF（+）：参考电压正端。REF（-）：参考电压负端。

START：A/D转换启动信号输入端。

ALE：地址锁存允许信号输入端。（以上两种信号用于启动A/D转换）.

EOC：转换结束信号输出引脚，开始转换时为低电平，当转换结束时为高电平。

OE：输出允许控制端，用以打开三态数据输出锁存器。

CLK：时钟信号输入端（一般为500KHz）。

A、B、C：地址输入线。

系统硬件采用低功耗嵌入式CPU模块设计，满足低功耗设计要求，所有器件选用工业级芯片，工作温度需要达到-45摄氏度60摄氏度的要求，以满足海上平台严酷的工作环境。电路上采用抗干扰措施，使EMC电磁兼容测试达到国家标准。

智能数据采集终端各组件的技术性能如下：

控制芯片：采用ARM cortex-M4处理器，操作频率可达100MHZ，CPU具有3级流水线和哈弗结构，处理速度快，工作温度可满足-45摄氏度60摄氏度的要求。

设备接口包括：USB、以太网、HART、CAN总线、8通道ADC等等

传感器接口模块：支持4-20ma、0-10V、1-5V、MODBUS现场总线、Profibus现场总线、RJ45 以太网、RFID、DH+、Devicenet总线。

图3 A/D智能数据采集终端结构图

2.2 智能数据采集终端软件部分[3]

（1）运行系统：Linux操作系统[4]，安全可靠、占用内存小、良好的开放性、丰富的网络功能、多任务；

（2）硬件驱动：USB、以太网、HART、CAN 总线、8 通道 ADC等等；

（3）通讯协议：MODBUS现场总线、Profibus现场总线、RJ45以太网、RFID、DH+、Devicenet总线。

3 网络搭建

数据通讯是两个实体间的数据传输与交换。数据在传输时，需要对原始信息进行编码，使之成为能在信道上传输的信号；在接收端通过反编译还原原始信息。现行物联网技术下有多种通讯方式可以完成数据的通讯，比如：以太网、无线电台、RS485总线、蓝牙、WIFI、LTE 等。

基于现有海上石油平台的整体情况，结合物联网通讯技术，搭建海上油田集中管控系统通讯平台。

图4 数据采集网络结构图

各海上石油平台安装智能数据采集终端，通过各种通讯方式读取现场传感器数据，平台之间通过海底光纤组网，所有数据通过中海油局域网采集入数据中心，开发适用于电脑桌面、PAD、安卓手机应用[5]。

在网络搭建中，主要用到的通讯手段有：

（1）以太网 Ethernet：由 Xerox 公司创建并由 Xerox、Intel和DEC公司联合开发的基带局域网规范，是当今现有局域网采用的最通用的通信协议标准。设备通过千兆以太网光纤交换机配合海底光缆构建的主链路千兆以太网络，可以达到100Mb/s以上的数据传输速率。

（2）Modbus：由Modicon（现为施耐德电气公司的一个品牌）在1979年发明的，是全球第一个真正用于工业现场的总线协议，一条总线支持多达200个以上远程从属控制器，现行海油工业系统、控制器、大多支持此种协议。通过RS485总线可简单快捷采集现场控制器数据。

（3）模拟量信号（4-20ma、0-10V）：在时间上或数值上都是连续的物理量称为模拟量，把表示模拟量的信号叫模拟信号。目前海上石油平台多数传感器或智能变送器包括温度变送器、压力变送器、液位变送器，均采用模拟量信号，可以通过模拟量信号采集模块完成数据采集。

4 物联网中间件

物联网中间件系统位于感知设备与应用之间，作用是对感知设备采集的数据进行校对、滤除、集合等处理，可有效减少传输数据的冗余度、提高数据正确接受的可靠性。

图5 物联网中间件逻辑图

由于本项目应用集成了现场多种传感设备、结构复杂，设计了物联网中间件筛选梳理流程，实现数据采集、分析、应用的统一管理。

图6 中间件逻辑架构

本设计包括中间件逻辑架构包括接口层、驱动层、核心层、应用层，接口层用于与现场设备进行通讯连接，驱动层驱动硬件匹配，核心层是整个系统核心，用于采集数据、储存数据、分析数据、并配以相应逻辑，应用层为应用程序提供接口。

中间件的工作流程主要包括：传感器接口配置、数据采集规则、数据封装、应用数据接口配置。

图7 中间件处理流程

（1）传感器的接口配置：传感器的接口配置主要用于适配现场多种传感器信号接口，各种传感器的数据储存在传感器的内存数据中。通过识别传感器、初始化传感器、构建传输通道完成对传感器数据的正常采集链路。

（2）数据采集规则：由于本系统传感器数据采集量大、种类繁多，中间件为不同种类传感器编译了适应传感器通讯规约的不同采集规则，当系统识别到传感器种类是，自动调用匹配采集规则将数据采集入智能数据采集终端内存。

（3）数据封装：按照石油平台号、传感器类型、设备位号、记录时间、数值等对系统数据进行封装，进行明细化统一存储，支持数据计算应用。

图8 数据封装规则

5 基于原始大数据分析的辅助决策

海上油田集中管控系统主要是基于对现场的数据采集和存储，进行长时间、多工况的综合对比分析，在平台生产过程中进行故障报警、操作指导、辅助决策。

其中辅助决策是该系统的核心功能，该系统可以手动录入知识库和案列库，也可以在长期的数据积累工程中自动生产知识库和故障案列库，通过历时大数据判断某一故障发生前后生产流程参数的动态变化，从而指导操作人员再故障发生前，通过系统预警与应急操作，避免故障发生，在故障发生后按既定操作程序及时最优化调整流程，避免事故扩大化，对现场的操作起到辅助决策的功能。

图9 辅助决策流程

系统处理流程如图九所示，通过感知信息采集，系统判断产生特征向量。通过与案例库比对选择适合的操作程序，完成决策方案的执行。系统可自动决策也可由操作人员手动操作，系统起辅助作用[6]。

6 系统实用性分析

本文提到的传感器技术、通讯技术、数据处理技术在目前物联网技术下已经能够得到很好的实现。结合当前海上石油平台的实际情况：目前以一个海上油田群为单位，各个平台之间均有海底光纤网络相连，平台内部WIFI网络畅通，多数平台生产流程使用的是智能仪表，均有向外的数据传输接口。海上平台生产系统DCS/PCS系统也有比较好的数据扩展性，比较容易获得数据源。油田群内部可选取一个平台作为数据中心，建立数据存储运算服务器，利用海上平台互联局域网可将应用层扩展到海油陆地各个办公室，

从当前情况来看，该系统在海上油田有比较合适的适用环境。

结语

本文提出的海上油田集中管控系统结合了当前物联网智能传感器技术、通讯技术、数据处理与分析技术，实现了海上石油平台生产流程的基于原始大数据分析的辅助决策功能，自动生成案列库、知识库提升了应急事故的处理能力，可以加强海上石油平台的生产管理工程，加强海上石油生产流程智能化水平，有效提升油田产量。