吳巍

摘 要：研究一種海上石油生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵技術(shù)方案。隨著科學(xué)計(jì)算機(jī)可視化的出現(xiàn)，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，基于海上石油生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化需求，通過對其數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)進(jìn)行全面升級。該方案減少了不必要的數(shù)據(jù)冗余，整合可利用軟件模塊。建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)獨(dú)立于各管理信息系統(tǒng)的可視化系統(tǒng)進(jìn)行獨(dú)立運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵技術(shù)的革新提升。結(jié)果表明：在相同的可視化需求下，革新方案在數(shù)據(jù)讀寫效率、數(shù)據(jù)倉庫規(guī)?？刂频燃夹g(shù)領(lǐng)域有優(yōu)勢。且革新方案在可視化精度、數(shù)據(jù)利用率方面也有優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：海上石油;抽采生產(chǎn);數(shù)據(jù)可視化;關(guān)鍵技術(shù);仿真分析

中圖分類號(hào)：TE52 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? 文章編號(hào)：1001-5922（2021）12-0030-05

Key Technology for Visualization of Offshore Oil Production Data

Wu Wei

（Zhonghaiyou Energy Development Equipment Technology Co.， Ltd.， Tianjin 300452， China）

Abstract：A key technology for visualization of offshore oil production data is studied. With the emergence of scientific computer visualization， virtual reality technology is booming. Based on the demand of offshore oil production data visualization， the data warehouse system is upgraded comprehensively. Where the unnecessary data redundancy is reduced， and the available software modules are integrated. the visual system， in which the data warehouse system is independent of the management information system， is established to run independently， and to achieve the innovation and improvement of key technology. The results show that under the same visualization requirements， the innovative scheme has advantages in data read and write efficiency， data warehouse scale control and other technical fields. Furthermore， the innovative scheme also has advantages in visualization accuracy and data utilization.

Key words：Offshore oil; Pumping production; Data visualization; Key technology; Simulation analysis

0 引言

海上石油鉆井平臺(tái)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括石油抽采產(chǎn)量數(shù)據(jù)、油井狀態(tài)數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)、勞動(dòng)組織及勞動(dòng)競賽數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)對海上石油鉆井平臺(tái)的運(yùn)行管理有重要意義。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在海上石油生產(chǎn)工作中逐漸普及，各種可視化管理技術(shù)被應(yīng)用到鉆井平臺(tái)的調(diào)度、運(yùn)行管理中。劉澤宇等（2020）指出，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，是將生產(chǎn)系統(tǒng)采集的時(shí)域數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)治理和各種分析后，將分析結(jié)果通過前端開發(fā)技術(shù)投送到值班桌面或者管理桌面上[1]。所以，在這種既有的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中尋找突破點(diǎn)，而非對整套系統(tǒng)進(jìn)行全新開發(fā)，是當(dāng)前海上石油生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化的關(guān)鍵技術(shù)革新方向。

張路（2020）研究了海上石油鉆井的數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)，并非單純指根據(jù)特定數(shù)據(jù)表進(jìn)行的數(shù)據(jù)前端展現(xiàn)模塊，而是考察數(shù)據(jù)倉庫的整體工作效率使原始數(shù)據(jù)得到可視化展現(xiàn)的管理信息系統(tǒng)功能[2]。即其研究重點(diǎn)在于利用關(guān)鍵技術(shù)革新，實(shí)現(xiàn)可視化分析過程的整體效能提升。

該研究創(chuàng)新點(diǎn)為：從數(shù)據(jù)流分析入手，將海上石油生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行層次劃分，使現(xiàn)有的各獨(dú)立系統(tǒng)數(shù)據(jù)得到充分融合，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化關(guān)鍵技術(shù)的提升[3]。

數(shù)據(jù)是生產(chǎn)的依據(jù)，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和先進(jìn)性是生產(chǎn)管理重要環(huán)節(jié)之一，尤其是特殊環(huán)境的作業(yè)，數(shù)據(jù)也是一切生產(chǎn)力的先行的前提。

1 海上石油生產(chǎn)數(shù)據(jù)的基本分析流程

海上石油生產(chǎn)系統(tǒng)中的物聯(lián)網(wǎng)探頭或管理信息系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)，一般是可以基本保障時(shí)域完備性的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在原始數(shù)據(jù)治理階段，經(jīng)過平差矯正消除因設(shè)備瞬時(shí)故障產(chǎn)生的離群數(shù)據(jù)影響，進(jìn)而通過曲線估計(jì)相關(guān)算法將缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全[4]。經(jīng)過原始數(shù)據(jù)治理階段輸出的數(shù)據(jù)，為典型的時(shí)域離散數(shù)據(jù)[5]。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行基于時(shí)域和頻率兩個(gè)方向的深入分析，各階段分析成果均可以形成可視化輸出的結(jié)果數(shù)據(jù)，也均可以為深度挖掘模塊提供原始數(shù)據(jù)[6]。其數(shù)據(jù)流情況如圖1所示。

圖1中，數(shù)據(jù)可視化處理過程中，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行包括平差矯正、曲線估計(jì)、重投影、特征提取等初步治理工作，以及通過模糊矩陣、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行深度數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)大數(shù)據(jù)的層次模型，這些操作包括硬件層、數(shù)據(jù)層、治理層、描述層、挖掘?qū)拥?個(gè)層次，如圖2所示。

圖2中，5個(gè)層次構(gòu)成了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的5個(gè)重要功能，其中硬件層的采集硬件獲得的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)硬件中構(gòu)成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表，在治理層的作用下形成數(shù)據(jù)查詢表，然后在算力硬件的支持下，使用上述各層的模塊功能，將數(shù)據(jù)查詢表中的數(shù)據(jù)整理成分析結(jié)果表?？梢暬到y(tǒng)可以從數(shù)據(jù)查詢表和分析結(jié)果表中讀取數(shù)據(jù)[7-8]。

在海上石油生產(chǎn)系統(tǒng)中，包括生產(chǎn)管理系統(tǒng)、安全管理系統(tǒng)、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)、油井狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，以及后勤管理的材料管理系統(tǒng)、設(shè)備定制化系統(tǒng)、能源管理系統(tǒng)、行政OA系統(tǒng)、經(jīng)營ERP系統(tǒng)、人事管理系統(tǒng)、庫存管理系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)在傳統(tǒng)模式下，均要構(gòu)建圖1及圖2中的完整數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，即在此種模式下，會(huì)形成采集硬件、存儲(chǔ)硬件及數(shù)據(jù)資源、算力硬件的冗余、輔助硬件的額外壓力。所以，在海上石油生產(chǎn)系統(tǒng)的可視化關(guān)鍵技術(shù)切入點(diǎn)方面，應(yīng)該對海上石油生產(chǎn)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)進(jìn)行全面整合，形成獨(dú)立運(yùn)行的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)[9-10]。

2 海上石油生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合方案

2.1 數(shù)據(jù)整合方案整體設(shè)計(jì)

依前文分析結(jié)果，海上石油生產(chǎn)系統(tǒng)中所有的管理信息系統(tǒng)的硬件層和數(shù)據(jù)層可以形成獨(dú)立系統(tǒng)，在治理層和描述層的私有云計(jì)算系統(tǒng)中，也可以使用部分公有云替代專有云。石油生產(chǎn)大數(shù)據(jù)硬件系統(tǒng)架構(gòu)，如圖3所示。

圖3中，在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中構(gòu)建2個(gè)全光交換背板系統(tǒng)，其中數(shù)據(jù)倉庫背板系統(tǒng)用于驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)表等數(shù)據(jù)資源在此系統(tǒng)中進(jìn)行存儲(chǔ)。云計(jì)算背板系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)專有云系統(tǒng)和公有云系統(tǒng)，該專有云和公有云均屬于油井生產(chǎn)系統(tǒng)的私有云，但專有云僅負(fù)責(zé)向某個(gè)獨(dú)立的管理信息系統(tǒng)提供云計(jì)算資源;公有云系統(tǒng)向平臺(tái)生產(chǎn)系統(tǒng)中多個(gè)管理信息系統(tǒng)提供云計(jì)算資源。物聯(lián)網(wǎng)探頭系統(tǒng)根據(jù)探頭功能實(shí)現(xiàn)多個(gè)系統(tǒng)的復(fù)用，比如設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)采集的設(shè)備狀態(tài)，會(huì)同時(shí)向所有需要讀取設(shè)備狀態(tài)的管理信息系統(tǒng)提供設(shè)備狀態(tài)信息。

相比較傳統(tǒng)模式，歸納該關(guān)鍵技術(shù)的升級策略，主要有以下要素：

（1）硬件層中，按照圖3策略對硬件系統(tǒng)進(jìn)行重新規(guī)劃，在保證基本設(shè)備冗余的基礎(chǔ)上，最大可能減少因?yàn)槎鄠€(gè)系統(tǒng)對相同物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的需求而重復(fù)構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的系統(tǒng)冗余。

（2）數(shù)據(jù)層中，物聯(lián)網(wǎng)的原始數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理，各功能的管理信息系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)需求在同一個(gè)原始數(shù)據(jù)表中構(gòu)建查詢，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的處理。而不同系統(tǒng)對同一可視化任務(wù)的需求，可在同一個(gè)分析結(jié)果表中讀取。

（3）治理層和描述層中，對于多個(gè)管理信息系統(tǒng)有相同可視化需求的，對可視化支持?jǐn)?shù)據(jù)，即同一個(gè)分析結(jié)果表使用同一個(gè)數(shù)據(jù)治理和描述模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，避免相同分析結(jié)果數(shù)據(jù)的重復(fù)挖掘分析。

（4）挖掘?qū)又?，因?yàn)椴煌芾硇畔⑾到y(tǒng)的挖掘過程有所區(qū)別，所以構(gòu)建公有模塊的可行性較低;但確實(shí)存在相同數(shù)據(jù)挖掘過程的，也可以實(shí)現(xiàn)挖掘模塊的復(fù)用。

2.2 數(shù)據(jù)整合方案實(shí)現(xiàn)效果

因?yàn)楹Ｑ笫豌@探過程的鉆井液控制難度較大，所以其在超深鉆井過程中需要對鉆井溫度及對鉆井液穩(wěn)定性的影響進(jìn)行嚴(yán)格控制，以鉆井深度-溫度分析結(jié)果為例，在深度數(shù)據(jù)挖掘條件下，可以形成如圖4、圖5的深度挖掘分析結(jié)果。

圖4中，通過鉆場深度-溫度的關(guān)聯(lián)分析，可以給出鉆柱內(nèi)溫度、鉆柱壁溫度與理論巖層溫度之間的對照關(guān)系。該結(jié)果數(shù)據(jù)來自鉆進(jìn)液循環(huán)系統(tǒng)溫度/流量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、鉆頭溫度傳感器數(shù)據(jù)、鉆桿溫度傳感器數(shù)據(jù)等，如未采用本文革新方案，較難將這些數(shù)據(jù)整合到該坐標(biāo)空間上進(jìn)行可視化展示。

圖5中，對圖4數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步深度挖掘，根據(jù)其相關(guān)溫度變化趨勢，得到其鉆柱內(nèi)不同分層的溫度分布關(guān)系。該關(guān)系對判斷鉆井液穩(wěn)定性和調(diào)整鉆井液配方成分有直接意義，為后續(xù)生產(chǎn)提供有力數(shù)據(jù)。

3 數(shù)據(jù)效能分析

在Simulink數(shù)據(jù)仿真分析平臺(tái)下，完整構(gòu)建石油抽采生產(chǎn)平臺(tái)系統(tǒng)，單井產(chǎn)量為年產(chǎn)原油60萬t，采用單井定向鉆施工模式。在系統(tǒng)中構(gòu)建抽采作業(yè)、設(shè)備管理、電力控制及電能管理、油井狀態(tài)管理、人力資源管理、氣象水文管理等子系統(tǒng)，在系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的預(yù)設(shè)前提下測試數(shù)據(jù)量。

3.1 數(shù)據(jù)處理能力比較分析

數(shù)據(jù)處理能力是指系統(tǒng)響應(yīng)可視化操作所耗費(fèi)的響應(yīng)時(shí)間的平均值，該平均值考查前文分析中所有系統(tǒng)的所有操作，操作頻次通過模擬相關(guān)系統(tǒng)的日常操作過程進(jìn)行計(jì)算仿真。其比較結(jié)果如圖6所示。

圖6中，隨著數(shù)據(jù)倉庫規(guī)模增加，傳統(tǒng)方案平均讀寫響應(yīng)速度強(qiáng)相關(guān)沿線性關(guān)系增加，在系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)模接近18 TB時(shí)，該增加幅度開始有所放緩。而革新方案在系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到3 TB以上時(shí)開始表現(xiàn)出優(yōu)勢，且在6～15 TB之間基本保持了穩(wěn)定的平臺(tái)期，其讀寫周期穩(wěn)定在120 ms左右;在數(shù)據(jù)規(guī)模超過15 TB后，又開始緩慢增加。可見，當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)規(guī)模增加時(shí)，革新方案較傳統(tǒng)方案表現(xiàn)出更高的讀寫數(shù)據(jù)讀寫效率。而傳統(tǒng)方案在數(shù)據(jù)規(guī)模超過18 TB后，其讀寫時(shí)間消耗接近300 ms，幾乎無法完成無感的數(shù)據(jù)延遲。

3.2 數(shù)據(jù)倉庫規(guī)模比較分析

數(shù)據(jù)倉庫規(guī)模指數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的硬盤總空間需求，應(yīng)為RAID冗余帶來的硬盤空間需求并未計(jì)入該空間規(guī)模。該數(shù)據(jù)指原始數(shù)據(jù)庫、查詢數(shù)據(jù)庫、結(jié)果數(shù)據(jù)庫等全部在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫。兩種方案的數(shù)據(jù)倉庫規(guī)模比較如圖7所示。

圖7中，當(dāng)數(shù)據(jù)備份周期超過300 d時(shí)，傳統(tǒng)方案需求的數(shù)據(jù)倉庫規(guī)模開始顯著大于革新方案，且二者均基本按照線性關(guān)系增加。這一結(jié)果也是當(dāng)前諸多油田生產(chǎn)有關(guān)管理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份規(guī)模不超過1年的重要原因。數(shù)據(jù)革新后，即便數(shù)據(jù)備份量超過1 200 d，也可以將數(shù)據(jù)規(guī)模維持在較低的水平上。而增加數(shù)據(jù)備份周期，對提升數(shù)據(jù)的曲線估計(jì)水平、回歸分析水平、頻域分析水平、數(shù)據(jù)預(yù)警水平、機(jī)器學(xué)習(xí)水平等均有積極意義，進(jìn)而可以提升數(shù)據(jù)可視化的分析能力。

3.3 可視化功能比較分析

在對可視化精度的分析中，主要對預(yù)警數(shù)據(jù)的敏感度和特異度進(jìn)行分析，其中敏感度為系統(tǒng)預(yù)警判定為真的數(shù)據(jù)的判斷準(zhǔn)確率，特異度指系統(tǒng)預(yù)警判定為假的數(shù)據(jù)的判斷準(zhǔn)確率。另外，比較回歸分析、曲線估計(jì)分析等逼近分析過程中決定了可靠系數(shù)（R2），發(fā)現(xiàn)值均接近0.990，這意味著較好的可靠度。在365 d原始數(shù)據(jù)條件下進(jìn)行Matlab仿真分析，所得最大估計(jì)周期如表1，其中，可靠系數(shù)均在0.990以上。

表1中，革新方案在上述4個(gè)評價(jià)指標(biāo)中均表現(xiàn)積極。可見革新方案可以有效提升數(shù)據(jù)可視化過程的數(shù)據(jù)分析精度。通過R2值得出該方案的可視化精度較高，從而提高最終數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

可視化效能比較過程中，主要考查每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量以及查詢表數(shù)據(jù)總量與原始數(shù)據(jù)量的比值?？梢暬鼙容^如表2所示。

表2中，傳統(tǒng)方案下每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量達(dá)到62.7 GB;而革新方案僅有13.5 GB，節(jié)約數(shù)據(jù)采集量78.5%。查詢數(shù)據(jù)倍率主要用于表達(dá)數(shù)據(jù)的利用效率，傳統(tǒng)方案該倍率為2.19%，革新方案該倍率為7.54%，后者為前者的3.4倍。該研究通過數(shù)據(jù)融合，對系統(tǒng)進(jìn)行革新，并通過數(shù)據(jù)融合后在鉆井深度-鉆井溫差變化情況分析進(jìn)行對比，論證系統(tǒng)革新后得到的根據(jù)其相關(guān)溫度變化趨勢，得到其鉆柱內(nèi)不同分層的溫度分布關(guān)系。并在Simulink數(shù)據(jù)仿真分析平臺(tái)下，在系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的預(yù)設(shè)前提下測試數(shù)據(jù)量。通過革新后系統(tǒng)的處理能力、數(shù)據(jù)庫規(guī)模以及可視化的精度、效能的數(shù)據(jù)對比，可以看出革新后的系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)能力上有大的提高，數(shù)據(jù)倉庫擴(kuò)容給數(shù)據(jù)提升數(shù)據(jù)可視化的分析能力，并通過數(shù)據(jù)處理的精度和效能上的優(yōu)勢說明該系統(tǒng)較之前系統(tǒng)的優(yōu)越性。

4 結(jié)語

通過對海上石油生產(chǎn)平臺(tái)數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)進(jìn)行充分整合，減少物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)、云計(jì)算系統(tǒng)的硬件冗余量，在軟件模塊上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫軟件功能模塊的復(fù)用，減少不必要的重復(fù)數(shù)據(jù)分析任務(wù)，可以有效提升數(shù)據(jù)可視化過程的資源占用量，提升系統(tǒng)效率。革新方案通過和以前方案對比，該方案的可執(zhí)行性和適應(yīng)性更強(qiáng)，數(shù)據(jù)處理能力大大提高，可視化精度和效能顯著提升。

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