引言

近年來，中國石化集團公司各油氣田已經(jīng)利用自動控制、計算機網(wǎng)絡(luò)、空間信息處理、圖像分析等技術(shù)建立PCS（過程控制）、GIS（地理信息）、視頻監(jiān)控等各類信息化系統(tǒng)。信息化系統(tǒng)應(yīng)用覆蓋全油氣井、井場、集輸站，實現(xiàn)生產(chǎn)過程自動控制、故障自動預(yù)警、異?？焖俣ㄎ?。

但是，各個系統(tǒng)在不同時間由不同供應(yīng)商各自構(gòu)建，系統(tǒng)之間相對獨立，業(yè)務(wù)應(yīng)用彼此割裂，不利于對異常、事故、作業(yè)等過程進行閉環(huán)的跟蹤和管理；生產(chǎn)信息無法相互拉通，數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一匯集、處理、分析、展示等支持業(yè)務(wù)需求的應(yīng)用；缺乏數(shù)據(jù)挖掘能力，不能鉆取海量數(shù)據(jù)中蘊含的規(guī)律和價值；缺乏智能決策支持，無法有效利用業(yè)務(wù)知識，為管理層提升輔助決策能力]。

為了提高安全生產(chǎn)管理水平，持續(xù)創(chuàng)新生產(chǎn)運行與管理模式，無管理的標(biāo)準(zhǔn)，需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用?，F(xiàn)場數(shù)據(jù)沒有實現(xiàn)共享，相互之間無法形成參照價值。生產(chǎn)的結(jié)果反饋不及時、不準(zhǔn)確，沒有對過程分析決策提供有力支撐。

因此，需要在總部建立以數(shù)據(jù)為價值先導(dǎo)，共存、共管、共用的生產(chǎn)數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)。生產(chǎn)數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)為油氣田決策系統(tǒng)提供基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，支撐生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)挖掘和人工智能創(chuàng)新，亦可為未來油氣“自分析、自管理、自趨優(yōu)、自恢復(fù)、自學(xué)習(xí)、自提升”等能力保障。

1 正文

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

1.1.1 應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計

生產(chǎn)數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)分為三層：底層為場站級控制層、中層為數(shù)據(jù)管控層，上層為應(yīng)用系統(tǒng)層。

圖 1 系統(tǒng)應(yīng)用架構(gòu)

Fig 1 The application architecture of system

如圖所示，各層主要功能為：

（1）場站級控制層：采集軟件實現(xiàn)對場站現(xiàn)場RTU、流量計、一體化終端、控制器等設(shè)備，通過以太網(wǎng)方式進行數(shù)據(jù)采集[1]。采集軟件同時對接PCS系統(tǒng)，將本地生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集，共同上傳到數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器。

（2）數(shù)據(jù)管控層：與場站系統(tǒng)中采集軟件對接，從采集軟件接收生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)并存儲到數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)的工業(yè)實時數(shù)據(jù)庫[2]中。數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)通過配置方式提供各項數(shù)據(jù)管理功能、運維功能。實現(xiàn)實時歷史數(shù)據(jù)管理、生產(chǎn)狀態(tài)運維以及對外提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)接口。

（3）應(yīng)用系統(tǒng)層：對接數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)接口服務(wù)程序，綜合業(yè)務(wù)應(yīng)用需求，實現(xiàn)人機交互可視化客戶端。業(yè)務(wù)功能應(yīng)用包括：生產(chǎn)監(jiān)控、場站巡檢、措施作業(yè)等，客戶端支持在PC端、移動端等多終端部署。

1.1.2 部署架構(gòu)設(shè)計

數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)中采集軟件采用KingIOServer，數(shù)據(jù)庫采用KingHistorian進行搭建。具體部署如圖所示：

圖 2 系統(tǒng)部署架構(gòu)

Fig 2 The deployment architecture of system

目前現(xiàn)有場站PCS系統(tǒng)采用不同平臺軟硬件及數(shù)據(jù)庫搭建，使用分布式架構(gòu)[2]在場站層統(tǒng)一部署采集軟件KingIOServer，各個采集軟件從不同協(xié)議接口獲取系統(tǒng)參數(shù)，并將其規(guī)范命名，通過專線網(wǎng)路上傳至區(qū)域數(shù)據(jù)中心。

區(qū)域數(shù)據(jù)中心服務(wù)器部署4套KingHistorian工業(yè)數(shù)據(jù)庫。其中，兩臺配置為只寫數(shù)據(jù)庫，兩臺配置為只讀數(shù)據(jù)庫，采用鏡像型冗余機制實現(xiàn)4臺服務(wù)器數(shù)據(jù)同步。

應(yīng)用層開發(fā)數(shù)據(jù)接口服務(wù)，通過Ngix反向代理，實現(xiàn)訪問過程負載均衡。接口服務(wù)支持上位應(yīng)用程序按照特定的業(yè)務(wù)需求進行數(shù)據(jù)的提取、分析和應(yīng)用。

1.1.3 軟硬件配置

1.2 功能應(yīng)用介紹

1.2.1 采集應(yīng)用介紹

（1）制定統(tǒng)一編碼規(guī)則[4]：針對各個場站數(shù)據(jù)接入方式多樣、協(xié)議多種、數(shù)據(jù)點位命名不規(guī)范等問題，制定統(tǒng)一的命名規(guī)范，統(tǒng)一OPC、Modbus、DL104、MQTT等協(xié)議驅(qū)動，建立映射關(guān)系[5]。

（2）完成數(shù)據(jù)集成：采集系統(tǒng)集成OPC、Modbus、DL104、MQTT等50種以上協(xié)議驅(qū)動，覆蓋所有現(xiàn)場生產(chǎn)設(shè)備與系統(tǒng)數(shù)據(jù)達10W點。

圖 3 多協(xié)議數(shù)據(jù)采集結(jié)果

Fig 3 The results of multi protocol data collection

（3）實現(xiàn)實時存儲：采集工程單進程穩(wěn)定運行6萬點采集，單個變量數(shù)據(jù)采集周期為1秒，轉(zhuǎn)存周期為10秒。

圖 4 秒級數(shù)據(jù)采集結(jié)果

Fig 4 The results of second level data collection

（4）實現(xiàn)采集高可靠：采集工程實現(xiàn)雙設(shè)備、雙網(wǎng)冗余機制，針對異常實現(xiàn)3秒內(nèi)快速切換。單臺服務(wù)器最多部署6個實例同時運行。

（5）適配區(qū)域網(wǎng)絡(luò)：采集工程實現(xiàn)跨地域（總部與場站）、跨網(wǎng)絡(luò)（生產(chǎn)網(wǎng)與管理網(wǎng)）采集和傳輸。

1.2.2 存儲應(yīng)用介紹

（1）搭建高可用環(huán)境：存儲系統(tǒng)采用共享集群技術(shù)搭建高可用服務(wù)器集群，實現(xiàn)讀寫分離，保證數(shù)據(jù)在1秒內(nèi)從只寫服務(wù)器同步鏡像到只讀服務(wù)器。

（2）實現(xiàn)可靠部署：只讀、只寫服務(wù)均采用雙冗余機制，保證7*24小時持續(xù)運行，單節(jié)點故障不影響整體業(yè)務(wù)服務(wù)。

（3）提升數(shù)據(jù)完整性：存儲系統(tǒng)采用緩存池技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)異常情況下只寫服務(wù)器本地存儲。當(dāng)異?；謴?fù)后，可將10萬點數(shù)據(jù)按秒級順序鏡像到只讀服務(wù)器，保證數(shù)據(jù)完整性。

（4）實現(xiàn)大容量存儲：存儲系統(tǒng)采用工業(yè)級實時歷史數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)單實例數(shù)據(jù)庫存儲達10萬點參數(shù)變量，連續(xù)存儲速度達30萬條記錄每秒。

圖 5 數(shù)據(jù)存儲結(jié)果

Fig 5 The results of data storage system

（5）保證數(shù)據(jù)安全：存儲系統(tǒng)采用用戶與權(quán)限雙重安全管理。通過數(shù)據(jù)在線備份技術(shù)，保證歷史數(shù)據(jù)通過文件方式進行實時備份，并支持遷移與還原。

（6）實現(xiàn)高并發(fā)：系統(tǒng)接口服務(wù)提供JAVA、Restful接口函數(shù)，穩(wěn)定支持300個并發(fā)查詢，每秒響應(yīng)數(shù)據(jù)達2萬條記錄。

（7）提升應(yīng)用兼容性：系統(tǒng)提供符合SQL-92標(biāo)準(zhǔn)的語句接口，支持應(yīng)用指令擴展。

1.3 功能應(yīng)用介紹

1.3.1 采集系統(tǒng)應(yīng)用效果

解決感知調(diào)度問題：通過對各單井、站庫生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)采集，支撐在崗人員快速掌控生產(chǎn)運行情況，實時下達調(diào)度指令。

實現(xiàn)協(xié)同管理：通過各場站數(shù)據(jù)整合，實現(xiàn)上下級各單位或部門協(xié)同辦公，消除信息壁壘。實現(xiàn)管道巡檢、油水拉運、產(chǎn)量計量等運維管理工作的在線遠程協(xié)助。

圖 6 異常處置應(yīng)用界面

Fig 6 The application of emergency handling

降低運維難度：通過對數(shù)據(jù)規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化命名，減少系統(tǒng)維護工作量與難度，支撐系統(tǒng)運維人員快速定位數(shù)據(jù)異常。

1.3.2 存儲系統(tǒng)應(yīng)用效果

解決報表異常問題：系統(tǒng)提供準(zhǔn)確、完整的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)作業(yè)臺賬、統(tǒng)計報表等統(tǒng)計分析準(zhǔn)確率，實現(xiàn)運維分析全面自動化、無紙化。

實現(xiàn)過程追溯：系統(tǒng)按需提供不同粒度過程數(shù)據(jù)，支持歷史數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)歷史生產(chǎn)情況追溯，精準(zhǔn)提煉管控經(jīng)驗。

圖7 生產(chǎn)歷史過程追溯應(yīng)用界面

Fig 7 The application of Traceability of production history process

支持決策優(yōu)化：系統(tǒng)提供海量數(shù)據(jù)，支持大數(shù)據(jù)預(yù)測，協(xié)助判斷生產(chǎn)運行趨勢，為管理層決策提供有力支持。

實現(xiàn)精細化管控：系統(tǒng)支撐井口、管理區(qū)、場站、油氣田各級生產(chǎn)任務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、運行統(tǒng)計，實現(xiàn)作業(yè)執(zhí)行完整閉環(huán)，管理模式逐步細化。

2.結(jié)論

油氣田生產(chǎn)數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)做為生產(chǎn)運營的核心平臺，下接各油氣田生產(chǎn)實時監(jiān)控業(yè)務(wù)，上承企業(yè)管理決策信息應(yīng)用。系統(tǒng)完成生產(chǎn)數(shù)據(jù)的集中整合，標(biāo)準(zhǔn)管理，通過數(shù)據(jù)有效分析、統(tǒng)一發(fā)布，保證生產(chǎn)信息在油氣田運營業(yè)務(wù)間無縫對接與共享。中心數(shù)據(jù)平臺有效地保證數(shù)據(jù)的安全性、一致性、完整性，提升油氣田經(jīng)濟效益和企業(yè)的競爭能力。