智慧油田数据采集与故障诊断研究与实现
这是一篇关于故障诊断,灰度矩阵,功图法,SSM,RTU的论文, 主要内容为计算机网络的发展推动了油田智能化的进程。油井多分布于荒凉偏远地区,依靠人工的方式对抽油机运行状态进行监测比较困难且实时性较差。因此,实现采油井自动化监控已是采油井科学管理的必然趋势。示功图分析法是油井工况分析的常用方法。智慧油田数据采集与故障诊断研究与实现,设计并实现了一整套集数据采集、数据管理、故障诊断和数据展示的智能系统。本文首先对石油行业的发展现状和抽油机故障诊断研究现状进行了分析,进而表明本文所设计的智能系统对于石油生产的重要意义。然后详细介绍了系统的核心算法:基于灰度矩阵的示功图特征提取算法。从理论角度剖析了算法应用的可行性。详细阐述了算法的实现步骤以及特征提取过程中应用的算法思想。最终给出了通过算法提取的典型故障示功图各特征值,这些特征值是故障识别应用的依据。以特征提取算法为核心,设计了一套具有数据管理与故障诊断功能的软件平台。该平台应用Spring、Spring MVC、My Batis架构搭建,具备用户及权限管理、参数汇总、报表查询、曲线分析以及作业区管理等5个核心功能模块,能够满足油田生产数据自动化管理的需求。同时能够对故障进行初步的判断,对于及时了解油井工况起着重要作用。远程终端单元是软件平台的数据来源,采集数据的准确性决定算法诊断的准确性。本文介绍了远程终端单元应用程序设计。最后,针对系统中算法的执行中遇到的问题进行优化,并对软件平台和远程终端单元分别进行可用性和稳定性测试。测试结果证明,算法识别成功率较高,系统运行流畅稳定。
低成本油田计量间整体方案设计
这是一篇关于油田,计量间,数据采集,RTU的论文, 主要内容为油气集输系统是油田生产的重要组成部分,这部分数据不仅关系到油井采收率,还与安全环保有着密切联系。为了确保生产能够持续稳定的运行,对这些数据的有效监管则显得尤为重要。物联网技术与云虚拟化技术越来越广泛的应用到油田生产中,只有利用好这些技术才能更好的服务于油田生产,提高油气田对数据的采集与油气开发效率。该项目对构建低成本油田计量间的技术方案进行了探讨,从设计原则、油田对计量间智能化的需求和低成本计量间控制方案构架等方面做了进一步的研究。该项目以物联网技术为方向,借助GPRS和4G网络的传输方式,通过对SCADA采集系统的深入研究,结合吉林油田的实际生产需求进而研制出一套适合吉林油田的数据采集SCADA系统,其主要应用于井组自动化控制与实时数据采集传输等方面。该系统架构包括两个部分:首先,前端设备由传感器(Sensor)、可编程远程传输单元(RTU)、4G LTE通信模组、二次开发显示界面及相关电气器件等设备组成;其次,后端设备为云计算中心,包括Web管理软件服务器、实时数据库服务器、历史数据库服务器及IIS发布服务器等。最后,设立集中监控中心,通过B/S系统实现对现场数据的实时展示及下发相应指令控制,以便于专业技术人员进行决策与分析。根据现场应用情况,针对每台RTU进行了二次开发,通过KEIL软件C语言对硬件设备编程,实现如闯入报警、翻斗计量、移动侦测等应用功能。后台服务器采集CS软件,通过DTU指向指定服务器,将远端数据采集到服务器,分析以及计算信息数据,到最后将信息数据传递到oracle的数据库中,每间隔三十分钟进行一次数据采集。通过行业内创新平台管理方式,系统架构采用云服务器虚拟化方式,充分利用资源共享机制,形成集中管理、分散部署的有机整体,为系统平台建设提供支撑。项目历经2年,完成了包括系统设计、系统规划、系统研发、硬件设计、软件设计、设备组装,现场实施、软硬件联调、系统上线运行等工作内容。综上,自主研发的SCADA系统具有性价比高、与无线通信网络搭配密切的特点,适合油田地域广阔的应用环境。
低成本油田计量间整体方案设计
这是一篇关于油田,计量间,数据采集,RTU的论文, 主要内容为油气集输系统是油田生产的重要组成部分,这部分数据不仅关系到油井采收率,还与安全环保有着密切联系。为了确保生产能够持续稳定的运行,对这些数据的有效监管则显得尤为重要。物联网技术与云虚拟化技术越来越广泛的应用到油田生产中,只有利用好这些技术才能更好的服务于油田生产,提高油气田对数据的采集与油气开发效率。该项目对构建低成本油田计量间的技术方案进行了探讨,从设计原则、油田对计量间智能化的需求和低成本计量间控制方案构架等方面做了进一步的研究。该项目以物联网技术为方向,借助GPRS和4G网络的传输方式,通过对SCADA采集系统的深入研究,结合吉林油田的实际生产需求进而研制出一套适合吉林油田的数据采集SCADA系统,其主要应用于井组自动化控制与实时数据采集传输等方面。该系统架构包括两个部分:首先,前端设备由传感器(Sensor)、可编程远程传输单元(RTU)、4G LTE通信模组、二次开发显示界面及相关电气器件等设备组成;其次,后端设备为云计算中心,包括Web管理软件服务器、实时数据库服务器、历史数据库服务器及IIS发布服务器等。最后,设立集中监控中心,通过B/S系统实现对现场数据的实时展示及下发相应指令控制,以便于专业技术人员进行决策与分析。根据现场应用情况,针对每台RTU进行了二次开发,通过KEIL软件C语言对硬件设备编程,实现如闯入报警、翻斗计量、移动侦测等应用功能。后台服务器采集CS软件,通过DTU指向指定服务器,将远端数据采集到服务器,分析以及计算信息数据,到最后将信息数据传递到oracle的数据库中,每间隔三十分钟进行一次数据采集。通过行业内创新平台管理方式,系统架构采用云服务器虚拟化方式,充分利用资源共享机制,形成集中管理、分散部署的有机整体,为系统平台建设提供支撑。项目历经2年,完成了包括系统设计、系统规划、系统研发、硬件设计、软件设计、设备组装,现场实施、软硬件联调、系统上线运行等工作内容。综上,自主研发的SCADA系统具有性价比高、与无线通信网络搭配密切的特点,适合油田地域广阔的应用环境。
智慧油田数据采集与故障诊断研究与实现
这是一篇关于故障诊断,灰度矩阵,功图法,SSM,RTU的论文, 主要内容为计算机网络的发展推动了油田智能化的进程。油井多分布于荒凉偏远地区,依靠人工的方式对抽油机运行状态进行监测比较困难且实时性较差。因此,实现采油井自动化监控已是采油井科学管理的必然趋势。示功图分析法是油井工况分析的常用方法。智慧油田数据采集与故障诊断研究与实现,设计并实现了一整套集数据采集、数据管理、故障诊断和数据展示的智能系统。本文首先对石油行业的发展现状和抽油机故障诊断研究现状进行了分析,进而表明本文所设计的智能系统对于石油生产的重要意义。然后详细介绍了系统的核心算法:基于灰度矩阵的示功图特征提取算法。从理论角度剖析了算法应用的可行性。详细阐述了算法的实现步骤以及特征提取过程中应用的算法思想。最终给出了通过算法提取的典型故障示功图各特征值,这些特征值是故障识别应用的依据。以特征提取算法为核心,设计了一套具有数据管理与故障诊断功能的软件平台。该平台应用Spring、Spring MVC、My Batis架构搭建,具备用户及权限管理、参数汇总、报表查询、曲线分析以及作业区管理等5个核心功能模块,能够满足油田生产数据自动化管理的需求。同时能够对故障进行初步的判断,对于及时了解油井工况起着重要作用。远程终端单元是软件平台的数据来源,采集数据的准确性决定算法诊断的准确性。本文介绍了远程终端单元应用程序设计。最后,针对系统中算法的执行中遇到的问题进行优化,并对软件平台和远程终端单元分别进行可用性和稳定性测试。测试结果证明,算法识别成功率较高,系统运行流畅稳定。
低成本油田计量间整体方案设计
这是一篇关于油田,计量间,数据采集,RTU的论文, 主要内容为油气集输系统是油田生产的重要组成部分,这部分数据不仅关系到油井采收率,还与安全环保有着密切联系。为了确保生产能够持续稳定的运行,对这些数据的有效监管则显得尤为重要。物联网技术与云虚拟化技术越来越广泛的应用到油田生产中,只有利用好这些技术才能更好的服务于油田生产,提高油气田对数据的采集与油气开发效率。该项目对构建低成本油田计量间的技术方案进行了探讨,从设计原则、油田对计量间智能化的需求和低成本计量间控制方案构架等方面做了进一步的研究。该项目以物联网技术为方向,借助GPRS和4G网络的传输方式,通过对SCADA采集系统的深入研究,结合吉林油田的实际生产需求进而研制出一套适合吉林油田的数据采集SCADA系统,其主要应用于井组自动化控制与实时数据采集传输等方面。该系统架构包括两个部分:首先,前端设备由传感器(Sensor)、可编程远程传输单元(RTU)、4G LTE通信模组、二次开发显示界面及相关电气器件等设备组成;其次,后端设备为云计算中心,包括Web管理软件服务器、实时数据库服务器、历史数据库服务器及IIS发布服务器等。最后,设立集中监控中心,通过B/S系统实现对现场数据的实时展示及下发相应指令控制,以便于专业技术人员进行决策与分析。根据现场应用情况,针对每台RTU进行了二次开发,通过KEIL软件C语言对硬件设备编程,实现如闯入报警、翻斗计量、移动侦测等应用功能。后台服务器采集CS软件,通过DTU指向指定服务器,将远端数据采集到服务器,分析以及计算信息数据,到最后将信息数据传递到oracle的数据库中,每间隔三十分钟进行一次数据采集。通过行业内创新平台管理方式,系统架构采用云服务器虚拟化方式,充分利用资源共享机制,形成集中管理、分散部署的有机整体,为系统平台建设提供支撑。项目历经2年,完成了包括系统设计、系统规划、系统研发、硬件设计、软件设计、设备组装,现场实施、软硬件联调、系统上线运行等工作内容。综上,自主研发的SCADA系统具有性价比高、与无线通信网络搭配密切的特点,适合油田地域广阔的应用环境。
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