油气生产物联网技术研究 本文关键词：生产物，油气，联网，技术研究
油气生产物联网技术研究 本文简介：摘要：将物联网技术应用到油气生产中，可以对油气的生产情况和设备状态进行有效的识别和监管，使其发挥重要的作用：论文分析了油气生产物联网技术和油气生产物联网系统,研究了油田生产物联网技术中大数据分析的应用。【关键词】油气生产；物联网技术;应用1油气生产物联网技术概述物联网技术是在互联网基础上发展起来的一
油气生产物联网技术研究 本文内容：
摘要：将物联网技术应用到油气生产中，可以对油气的生产情况和设备状态进行有效的识别和监管，使其发挥重要的作用：论文分析了油气生产物联网技术和油气生产物联网系统,研究了油田生产物联网技术中大数据分析的应用。
【关键词】油气生产；物联网技术;应用
1油气生产物联网技术概述
物联网技术是在互联网基础上发展起来的一种技术,是通过射频识别、全球定位系统、红外感应器等信息传感设备.在某种协议的基础上，将这些设备与互联网连接,从而完成信息的交换和共享,以实现智能化识别、定位、追踪等功能的一种网络技术。而油气生产物联网技术是指将物联网技术应用到油气生产过程中,对该生产过程中的生产数据、设备状态信息等进行有效的管控，从而提高油气田生产的效率,加强油气田生产决策的准确性。就油气生产来说,主要的生产环节包括油气举升、产量计量、油气集输、油气水的处理等。现阶段，很多企业仍采用传统的生产工艺,并且由人工管理生产运行,使油气生产效率和稳定性不高。为了建设现代化的油气生产企业,缓解上述现状,企业应积极引进物联网技术,实现数字化的操作和智能化的管理,提高每个生产单元的自动化程度,最终实现精细化管理，促进企业的现代化发展。
2油气生产物联网系统
2.1数据采集与控制子系统
通常情况下,将该系统分布在站场、井场至作业区层级其主要利用传感器、射频识别、无线传感器等设备，对油气的生产信息进行识别、采集、传输、处理等操作,从而建立覆盖油气全过程的自动化采集与控制的子系统。就该系统而言，主要包括以下功能:生产数据的自动采集、生产环境的自动检测、对生产过程的自动控制、生产设备的自动监控等。
2.2数据传输子系统
数据传输子系统主要分布在站场、井场至作业区的无线或有线数据通信中，利用数据通信技术,通过无线、有线传感网等方式，将单井及边远站库等采集的数据信息进行实时传送,从而保障数据信息的实时性和可靠性。其中，无线传输方式一般是在井场及边远站库的生产和视频数据传输中采用；有线传输方式主要是在各油气田的计量间、联合站、集气站及处理站等站区及附近的井场的数据信息传输中采用。具体过程为:在油气生产物联网系统的基础上,完成油、气井相关的生产和视频数据信息的自动采集，将这些数据通过无线传输方式传送到中心基站，再由中心基站将数据传输到油气生产物联网管理系统。
2.3生产管理子系统
生产管理子系统主要分布在油气田企业,是在实时采集生产信息的基础上，建立覆盖油气生产、监测、分析诊断、预测预警等全过程的系统。该子系统能:实时对生产过程进行预警、实时调整控制参数、实时发布数据信息、管理决策及时到位等。
3油田生产物联网技术中大数据分析的应用
3.1大数据分析
就大数据分析来说,其主要包括聚类分析、因子分析、回归分析、相关分析、A/B测试以及数据发掘等,在油田方面常用的方法有聚类分析、回归分析、因子分析和数据挖掘等。具体来说,聚类分析是以这些相似的特性为依据进行事物的划分，将具有某种相似特征的事物归为一类，然后对相似的事物进行辨别、区分;回归分析是指对数据进行研究,对变量与其他变量之间的相关关系进行分析，寻找被随机性掩盖的变量之间的依存关系。在回归分析的基础上，可以将变量间的关系变得规律化、简单化;因子分析是指通过几个因子阐释多个因素间的联系，即将存在一定联系的变量归为一类,将每个变量看作一个因子，通过少数的因子对原数据的大部分信息进行有效反映;数据挖掘是指从海量、模糊、随机的数据中挖掘出潜在的、有用的数据信息，是大数据时代的一个关键技术，通常将数据挖掘分为两类,即描述性挖掘和预测性挖掘，其中，描述性挖掘是对集体数据一般特性的展现，而预测性挖掘是对数据的推算、处理的完成叫。
3.2大数据分析在油田生产中的应用硏究
3.2.1异常井自动识别所谓异常井,是指与上月产量相比,油井当天产量超出正常范围的油井。异常井的出现会给油气的生产产量带来一定的影响，因此，越来越多的油田生产管理人员对这一情况加以重视。以往异常井的发现是通过人工发现，需要工作人员查阅大量油田生产资料并研究和分析,才能判定油井的异常，这种方式在异常井发现具有周期长、检索工作量大、效率低的缺陷，同时，不利于异常井的及时诊断、制定补救措施。为了实现异常井发现、诊断等方面的及时性，可通过聚类分析和数据挖掘的方法自动识别异常井信息。具体流程为:首先,对作业井、常关井、调开井及停电井等因素进行排除；其次，采用ASP.NET技术实现算法的编译,系统架构B/S模式进行发布,从而实现异常井的及时发现，对油田的日常生产进行有效监测,保障油田生产的正常运行叫3.2.2异常井智能诊断作为油田生产必需的一项日常工作，异常井的诊断是油田生产业务人员现阶段面临的一大难题。目前,多数油田还是通过人工方式进行异常井的诊断,但受诊断工作量大、人为经验少等因素的影响,导致诊断的效率较低,进而造成后续制定的措施无法发挥真正的效能，影响着单井的生产。针对这一问256题，可通过灰度图像处理技术和人脸识别算法,建立抽油井特征功图库，对油井当前功与特征功图进行对比，找到差异所在，从而实现自动诊断油井工况的目的。3.2.3间抽井开关井计划制订近年来，越来越多的供液不足的井涌现石油，这种间歇出油的井被称为间抽井。为了有效利用间抽井,需要合理计划油井的开关时间，可通过因子分析和回归分析的方法,找到间抽井开关时间的影响因素，如液面上升速度、动液面、沉没度等，并建立相应的预测分析模型，归一化处理模型的曲线,从而为工作人员制定间抽井开关计划提供有效依据，进而实现节能减排、开源节流的最终目标。3.2.4油井清防蜡预测现阶段，多数油田企业是按照人工制定的计划实施油井清蜡措施,平均每口井一个月清蜡一次,但这种方式会出现一些不合理的情况,例如,井已结蜡还未清、有些井还未结蜡就提前清等,在一定程度上造成人力和物力的浪费，同时，还会影响油井的生产。为了解决该问题,可以采用因子分析法，建立油井结蜡预测模型,即掌握油井工况、油井历次结蜡周期、清蜡方式以及用量等参数，将参数作为因子来完成油井结蜡预测模型的建立;并通过回归分析法构建预测模型分析曲线，通过对曲线中每个清蜡节点时间的分析,对该油井的合理清蜡周期进行推算,从而实现油井清蜡的有序性、可靠性,实现油田的精细化管理。
4结语
总而言之，将物联网技术应用到油气生产中，不仅可以提高油气生产的工作效率，同时，增强了油气生产的监测、管理,在一定程度上实现了油气生产的智能化、自动化。因此，要根据油井的实际情况，选择适宜的方法促进油气生产效率的提高，推动该行业的进一步发展。
【参考文献】
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【3】汪刚.物联网技术在油气田生产中的应用研究[J].化工管理,2018(14):202.
作者：余冬 孙茜 何新宇 单位：华北石油通信有限公司
油气生产物联网技术研究 来源：网络整理
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