基于LoRa射频的石油钻机智能监控系统设计

汪君明，袁鸿轶，韦丁午

（1.渤海钻探塔里木钻井分公司，新疆 库尔勒 841000；2.渤海装备华油钢管公司，河北 沧州 062650）

0 引言

石油钻探行业设备经常处于环境恶劣的室外运行，由于设备多而复杂的特性导致工作人员需更加注重设备的保养与维护管理，尽管已有部分监控系统陆续被应用于钻井行业，但是各监控部分相互独立，必须人为参与巡检任务，而且并未具备实时分析数据的功能[1-3]。这种情况会引起监控系统的分散，往往都是事故发生后进行预警或作出反应，并且在大量投入人力、物力去维护设备正常运转的基础上，受到外界环境因素的影响，还是不能做到及时发现隐患。目前石油行业处于自动化的阶段，加上近几年国家的大力支持，某些石油地区井队已经配备高度自动化的设备，从而减少人力劳动，提升钻井效率。从另一方面来说，对于现场人员自动化程度越高的设备所带来的相关问题越难以处理，所以智能化的监控系统设计方案引起了行业广泛的关注，并且针对现场通信方式多为有线通信，可能有断线、短路等风险，因此将有线通信改进为技术成熟的无线LoRa射频通信技术，由于LoRa无线模块具备在同等功率的条件下传输距离更远的优点，并且抗干扰能力也远胜于其他无线技术，因此在环境恶劣的条件下该技术具备可靠性、稳定性[4-5]。

基于LoRa射频的石油钻机智能化监控系统主要分为4个架构层，包括物联层、数据层、智能层、业务层，其概念图如图1所示。在物联层主要就是确定面向对象的设备，传统的监测参数主要是电动机电压、电流，而智能化监控系统从钻机八大系统主要设备出发，例如提升系统的绞车、旋转系统的转盘、循环系统的泥浆泵等[6]，监测重要数据作为数据层分析的基础；数据层主要技术手段是数据的采集方式，从硬件角度来说，要通过智能网采集数据，从软件角度来说，设计合理的数据预处理算法，将数据集归一化、标准化；智能层主要从智能监控、智能预警、智能分析、智能维护的角度出发，重点是研究算法；业务层主要是终端显示方式，可采用Web端，也可以采用移动端进行监控。

图1 石油钻机智能化监控系统概念图

1 系统组成

基于LoRa射频的石油钻机智能化监控系统重点集中于数据层和智能层，数据层可以采集工艺参数、设备状态、故障报警等信息，利用PLC有线通信将数据内置于程序内部，再通过智能网关F8L10T与PLC无线LoRa射频技术传输数据，并将其发送至服务器，经过算法处理后，最终结果显示于Web端及移动端。监控工控机采用研华IPC-610L型，服务器是ThinkPad R14 Windows Server 2012服务器系统，搭建石油钻机智能监控系统的云平台是易云平台，通过平台组态搭建实现钻机安全状态、报警信息、巡检信息等功能，并且将重要信息远程发送至移动端，重要人员随时收到警报及任务信息，易云平台提供丰富的REST接口，可供应上层人员二次开发。

图2 石油钻机智能化监控系统组成

本文所设计的系统主要实现：1）设备资源数据的实时数据采集、监测、规则报警；2）设备的健康诊断与分析；3）设备维护计划、任务、人员的统一管理；4）支持移动端的信息同步。

石油钻机监控系统不仅需要安全可靠的传输环境，而且还需针对关键设备做一定的算法预测，智能化的监控系统能极大降低石油行业人力成本、经济成本，带动行业从自动化设备转型智能化设备，实现多维数据融合，减少风险隐患，提升故障处置能力，优化资源配置，降低维护成本[7-10]。

2 基于LoRa石油钻机智能监控系统设计

本设计前端采用Veu3.0框架结构，优化传统Web架构，基于Proxy的底层与前端API都能实现响应式反馈，Web后端运用SpringBoot技术，与传统的Spring技术相比，在配置方式上具有一定的优势，对第三方框架可以兼容，而且内嵌Sevelet可以降低对环境因素的影响。反观移动端，也提出比原本的Android系统更优化的设计方案，Flutter是Google的SDK且免费开源，其UI包完全可以作为设计交互式界面的素材，能提升系统运行效率，渲染效果高效简洁，增强用户体验。

在石油行业监控领域，系统的稳定性、可靠性是最值得关注的问题，基于LoRa射频的石油钻机智能监控系统组网简单，维护性强，网络稳定，抗干扰能力强，完全能够适应环境因素的影响，大大提升钻机安全运行的能力，以下是对该系统的具体设计划分。

1）监测中心。监测中心具备对电控系统所控制系统的实时数据监测，对重要的数据设定阈值，当超过阈值时，会发出警报。而且该模块支持用户查看历史参数，便于工作人员根据现场经验做一定的自主判断决策，也会以可视化的方式展现监测设备的数据趋势波动，能够观察相关性高的参数值，方便用户自定义分组参数列表，如图3所示。

图3 监测中心架构

2）健康诊断中心。监控诊断中心主要对选定的设备提供基于局域网、蓝牙、GPS的定位功能，根据设备的运行环境、参数列表、历史维护信息、故障警告、失效分析等因素，提出权重分布方式，对需要重点关心的参数及设备进行重点监控，利用线性回归模型，简单预测故障发生的时间段及概率。根据用户配置的健康指标和传感器数据交叉检验对比，深度了解当前运行状态，对超出健康标准的设备给予警告处理，并支持运维工单的填写，便于故障溯源。同时，将结果数据缓存于服务器，为后续报警装置提供指导意见，如图4所示。

图4 健康诊断中心架构

3）报警中心。系统中的所有报警列表来源于PLC警报设定、基于规则和函数预警的工业算法，选择设备分组、类型、状态来筛选报警数据，当设备报警需人员参与维护和检查，并将检查结果通过移动端确认并反馈结果。对于系统的报警提示，内置结果权重指标，将权重大的结果优先推送处理，而且为了防止工作人员没有细心检查，所以必须含有人员确认过程，如图5所示。

图5 报警中心

4）维护管理。传统的计划维护方式是定点、定时检修，只需人为设定时间节点即可，到该时刻自动下发通知。与传统方式相比，本系统增加了用户自定义检修计划，并关联历史记录和报警信息，对高频故障设备重点监控，提供相关设备资料及厂家信息，便于随时沟通。现场人员发起维修计划，可以设定计划类型，如部件维修或整体设备维修、重大维修或轻度维修等，支持周期计划，还可以具体指派某人去进行养护管理。为了便于现场人员查阅信息，提供列表信息，对处理过的问题做记录，便于下次查看，如图6所示。

图6 维护管理

5）移动端。移动端包括监测、报警、维护等主要功能，针对不同的设备生成唯一二维码标志，现场工作人员利用智能监控系统APP或者微信小程序，扫描二维码后可对当前设备运行状态进行查看，更加灵活方便。针对系统中未处理、已处理、处理中的报警信息，进行移动端下发通知，指派相应维护人员，通知对重点任务的监督处理，处理管理员可以修改信息操作，其他人员只能查看设备报警情况，不能操作。移动端的设备维护功能重点是提醒工作人员处理未维护的任务，将正在维护的设备重点监控，同时查看任务详情、处理资料、处理维护任务、结果提交，如图7所示。

图7 移动端架构

基于LoRa射频的石油钻机智能监控系统数据传输技术主要采用LoRa射频技术，工作于433～470 MHz范围内，直线传输距离＞200 m，F8L10T智能网关内置LoRa模块，整体上属于协调器，用来建立网络，控制系统PLC外置网关在协助自身通信的同时，对其他数据进行中转或转发。石油钻机运行参数及安全信息经过处理后，作为实时数据库与关联数据库的输入，通过信息融合计算，得到监控数据，并显示在大屏投影仪或者大屏显示器上。而移动端用于随时监测、信息关联等操作，同时做到及时通知，在处理问题响应时间上进一步提升。

3 结论

基于LoRa射频的石油钻机智能监控系统设计方案是一种可行、可靠的方案，解决了钻机现场维护困难、故障难以溯源等难以解决的问题，对钻井参数进行实时采集、记录、分析、展示，而且具备结果预测能力，提前发现异常设备，提升了钻机的信息传递的适应性，克服了数据采集设备的局限性、易损性，有效提高设备的维护能力及数据安全的能力，对智能化钻机有很好的指导意义，避免发生事故。