敬兴龙，武建军，杨力，李晖

(1. 新疆华隆油田科技股份有限公司，新疆 克拉玛依 834000；2. 克拉玛依红有软件有限公司，新疆 克拉玛依 834000；3. 中石油新疆油田公司，新疆 克拉玛依 834000)

基于物联网技术的油田稠油注采工艺监控平台研究

敬兴龙1，武建军2，杨力1，李晖3

(1. 新疆华隆油田科技股份有限公司，新疆 克拉玛依 834000；2. 克拉玛依红有软件有限公司，新疆 克拉玛依 834000；3. 中石油新疆油田公司，新疆 克拉玛依 834000)

提出了一种基于物联网技术的油田注采工艺监控平台的搭建方法，将传统的RTU数据采集遥测系统、SCADA系统等与新型的WSN与LTE网络通信技术等综合运用，搭建了一套新型智能化监控平台，实现了数据采集存储、现场设备远程控制、无线数据传输、故障预诊断等多项核心功能。该套系统目前主要集中在传感层与网络层的研究，随着该套监控平台的搭建完成，未来可进一步开展应用层的研究。

长期演进 无线传感器网络 物联网 智能油田 监控平台

物联网技术近年来迅猛发展，传感层、通信层、应用层等各个层级都取得了比较广泛的研究成果，但结合实际的应用目前进展缓慢。基于物联网技术的稠油注采工艺处理过程监控系统从稠油注采工艺处理过程入手，技术上通过物联网技术、LTE网络实现对稠油生产工艺的安全监测，实时高效地感知生产现场，大幅度地提升稠油生产现场管理、安全操作和自动化水平，实现稠油井区、注汽站、稠油处理站等关键生产环节的实时生产数据采集、生产环境实时监控、设备运行状态管理监控、实时故障诊断，业务单元预警分析，实现物联网技术和稠油生产过程紧密结合，优化地面工艺，提升蒸汽驱油效率，降低开发成本。

1 基于物联网技术的稠油注采工艺处理过程监控系统简介

该系统利用物联网传感技术感知油田稠油采输过程的各个环节，包括单井生产过程中的压力、温度、电流、功率，多通阀组的控制与计量切换，简配站的单井产液流量、日产量；同时监测热采锅炉的干度、压力、注汽流量、温度以及环境参数等，借助生产、安全信息及各种通信手段传递现场动态信息，实现采油生产工况实时诊断、管控；对油田采油各生产环节参数、效率、损耗进行分析，优化工作参数；实时实现对油田采油各生产环节的“大闭环”智能控制。实现“同一平台、信息共享、多级监视、分散控制”，起到强化生产安全、过程监控、节约人力资源和提高效益的作用，达到为油田稠油生产方案的调整提供实时的数据分析与故障诊断等决策依据的目的。系统结构如图1所示。

图1 基于物联网技术的稠油注采工艺处理过程监控系统架构

2 数据采集遥测系统

井场数据采集与控制核心为现场仪表及RTU机箱。现场仪表采集固定载荷、角位移、压力、温度、H2S体积分数等参数。其中现场传感器的选取结合物联网传感层的特点可选择各种新型的无线压力、温度、载荷等传感器，突出物联网传感层研究在工业现场的具体实践；RTU机箱主要包括RTU模块、无线网桥、电机监控模块等。

3 数据传输子系统

数据传输子系统包含多项通信技术研究，结构如图2所示。

图2 数据传输子系统结构示意

3.1异构融合组网

3.1.1结合LTE网络基础设施的多层次混合物联网组网协议

LTE网络的基础设施与物联网固定汇聚节点融合，可以确保网络中的传感器在任一时间与LTE网络的连通性。

1) 支持LTE的物联网协议栈框架，实现基于LTE网络的数据处理协议、多终端自适应接入协议及自适应组网协议等。

2) 适合LTE网络应用需求的物联网节点专用软件架构(底层协议栈、驱动、操作系统及中间 件等)。

3) 结合路由刷新周期、传感终端所负责采集的物联网覆盖范围、汇聚节点周围的瓶颈效应及网络寿命等因素，分析和设计适用于该混合网络结构的网络协议，包括路由协议和拓扑控制等。

4) 混合网络结构模式和单独固定汇聚节点模式相比可以提高网络性能(包括时延、能耗等)，主要采用仿真的方法进行评价，并构建实验系统进行性能验证。

5) 建立路径长度与选择策略的关系模型，实现在传感器节点只能采用多跳路径与汇聚节点进行通信的情况下自适应选择特定固定汇聚节点进行通信，并解决固定汇聚节点周围的瓶颈效应问题。

3.1.2LTE网络与WSN网关设备及互联技术的研究

LTE网络与WSN网关设备及互联技术的研究包括作为汇聚节点的传感终端的网关功能研究以及与LTE网络基站的网关功能研究。需要考虑网络的动态性、无线媒质的丢失特性、节点传输范围的有限性对物联网设计与性能的影响。具体包括：

1) 传感终端的快速切换与可靠通信机制研究。网络动态、无线媒质的丢失特性以及移动业务特性，要求多个传感终端之间支持快速接入与可靠通信，支持自适应快速切换。

她没害你，咋就骗了你的钱，你半年没进校门，学校要把你除名，费多大的劲，才让你读完大学，这教训还不够吗？看你拧头别筋的样子，去大连吧。但是有一条，不能干不靠谱的事。

2) 基于LTE的物联网查询与汇报机制研究，包括LTE网络基站发现机制、作为采集节点的物联网路由选择方案设计、数据汇报机制和协议设计。

3) LTE网络基础设施与物联网中高层节点(包括固定汇聚节点)互联互通与协议转换技术研究。中高层节点采用双模制式，通过协议转换，利用基站间的有线链接实现WSN中高层节点—基站—基站—WSN中高层节点的互联互通。

3.1.3LTE网络基础设施与WSN中高层节点的深入融合

LTE网络与WSN的融合不仅表现为通过终端的融合，而且可以实现WSN与LTE网络的基础设施的融合。通过融合LTE网络的基础设施与WSN中高层节点的功能，可以实现资源的充分利用及满足特殊情况下(如地震导致基站间光纤通信中断)的应急通信等需求。

WSN中高层传感节点包括多媒体传感器、矢量传感器及底层物联网汇聚节点等设备，均具有高带宽要求、高能耗等特性，均可作为两网融合的切入点。LTE网络基础设施如基站等具有较好的选址、较高的计算能力及充足的能量与带宽，故将两者作设备级融合。其融合可分为以下几步：

1) 松耦合。WSN中高层节点与LTE基站简单集成，两者共享能源、位置、带宽等资源，两种网络在拓扑上相互隔开，形成松散的耦合结构。研究内容包括基站与WSN中高层节点的硬件接口定义、数据交互协议、公共信息管理等。

3.1.4WSN与LTE网络融合的电磁兼容性

WSN与LTE网络的融合将涉及到两者之间的电磁兼容问题，为满足各种业务应用场所的需要，采用不同的无线通信技术作为物联网的通信手段，如在实际的数据传输量较小时，采用如Zigbee等无线通信技术的物联网；而在视频安全监控上，所要求的数据传输量较大时，采用如Wi-Fi等无线通信技术的物联网。因此，在同一个融合网络中，将同时存在低速、中高速的物联网与LTE网络。

3.1.5低速和中高速WSN与LTE网络融合的信号传输模型

根据不同短距离无线通信技术的信号传输特点，特别是Zigbee，Wi-Fi等技术特点，在现有研究成果的基础上，根据WSN的拓扑结构，分析研究WSN的信号传输模型，并在此基础上，结合LTE网络的信号传输模型，提出在网络融合条件下的信号传输模型，为研究低速、中高速WSN与LTE网络融合的相互干扰和共存奠定理论基础。

3.2LTE系统组成

LTE系统引入了正交频分复用多址(OFDMA)和多天线多输入多输出(MIMO)等关键传输技术，显著增加了频谱效率和数据传输速率(峰值速率能够达到上行50Mbit/s，下行100Mbit/s)，并支持多种带宽分配，频谱分配更加灵活，系统容量和覆盖显著提升。

1) OFDMA。在OFDMA系统中，用户仅使用所有的子载波中的一部分，如果同一个帧内的用户的定时偏差和频率偏差足够小，则系统内不会存在小区内的干扰，比码分系统更有优势。

2) MIMO。频率资源的使用是有限的，无论在时域、频域还是码域上处理信道容量均不会超过香农极限。多天线的使用使得不同用户的信号可以用不同的空间特征来表征，使得空域资源的使用成为可能。空域处理可以在不增加带宽的情况下成倍地提升信道容量，也可以改善通信质量、提高链路的传输可靠性。

3) 自适应调制编码(AMC)。根据信道条件分配传输功率和码率，以提高传输速率或系统吞吐量。自适应技术在室内环境中具有很明显的优势，因为在室内环境中传播时延很小，发射机和接收机之间的相对速度也较慢。在该种情况下，自适应技术可以逐帧使用。

4 稠油生产工艺监控子系统

1) 图表显示实现流程监控。以图表曲线的形式对稠油生产的各个环节采集的数据进行直观展示，包括油井生产参数、锅炉运行参数、集输水处理设备运行参数、油藏开发参数等，使生产管理人员可以直观地了解稠油生产各个环节的参数运行与变化。

2) 数据分析。根据稠油生产不同环节的业务分析需求，建立标准的数据分析模型，通过对大量数据的整合、分类、抽稀、对比、统计进行综合分析，使管理人员可以直观了解稠油生产的动态参数变化。

3) 故障诊断。建立稠油生产油藏注采、设备运行诊断的标准模型，通过对参数的变化来诊断稠油油藏开发变化、设备运行出现的主要问题，并进行相应的报警触发，实时提醒管理人员进行故障排查与对策实施。

4) 生产预警。通过成熟的业务预测模型来预测稠油油藏开发未来的趋势变化，包括产量、递减率、含水量变化等关键指标的预测预警，使管理人员可以根据油藏开发的预测提前制订优化措施。

5) 智能控制和自学习规则建立和优化。借助成熟的专家系统、BP神经元网络、Petri网等成熟算法，根据现场的生产数据和应对措施，建立智能控制系统，并且根据系统反馈，对系统进行自动校正和学习，提供系统的控制精度和准确性。如远程油井启停、冲次控制、变频器频率修改、注汽阀门控制、计量阀门控制和控制器参数更改等，涉及传输协议、参数地址、指令代码与解释，积累了大量可供推广和参考的管理模型和管理经验。

5 数据管理系统(DMS)子系统

将所有数据引入油田生产信息管理系统，取代了以往靠统计人员通过大量的数据录入与分析才能得到的分析结果，能快捷全面地统计分析各种生产报表信息及统计分析结果，而且可根据生产需求方便灵活地更改查询及统计。

6 结束语

文中从稠油注采工艺处理过程入手，以实时高效感知生产现场、提升稠油生产现场管理、安全操作和自动化水平以及最大限度地降低生产成本为目的，综合运用多项物联网相关技术，搭建了一套集中的系统化管理平台。特别是LTE网络、WSN技术等无线技术的运用改变了传统的通过地埋方式的光缆敷设以及远距离光纤架设的工作量大、成本高的缺点。该平台的搭建还为未来物联网应用层多项新技术、新功能提供了广阔的开发平台。

[1] 李 清辉，曾颍，陈新发.数字油田建设与实践——新疆油田信息化建设[M]. 北京： 石油工业出版社，2008.

[2] 饶云江，王义平，朱涛.光纤光栅原理与应用[M]. 北京： 科学出版社，2006.

[3] MILLER M. Cloud Computing [M].姜进磊，孙瑞志，向勇，等，译.北京： 机械工业出版社，2009.

[4] 张辉.现代通信原理与技术[M]. 西安： 西安电子科技大学出版社，2008.

[5] 王营冠，张智.无线传感网技术[M]. 北京： 电子工业出版社，2012.

[6] 张凯，姚军，徐晖，等.油田智能生产管理技术[J].油气田地面工程，2009，12(28)： 62-63.

[7] 胡亚希，梁双春，方媛，等.基于LTE测量报告数据的小区覆盖分析[J].电子工程技术与标准化，2013(01)： 33-37.

[8] 沈骁，邵震，刘琛，等.WLAN与LTE网络间IP流移动性的控制策略探讨[J].电信科学，2013(02)： 19-23.

[9] FOROUZAN B A. Data Communications and Networking [M]. 4th ed.北京： 机械工业出版社，2006.

[10] 檀朝东，李清辉，李丹，等.油气生产物联网功能设计研究[J].中国石油和化工，2011(10)： 56-59.

[11] 李姗姗，吴慧娟，卢祥林，等.基于光纤传感网技术的智能油田综合检测系统[J].系统设计与应用，2011(08)： 15-18.

[12] 李剑峰.数字油田[M]. 北京： 化学工业出版社，2006.

[13] 王文珍.基于物联网的污水处理智能监控系统[J].化工自动化及仪表，2013，40(02)： 247-249.

StudyonMonitoringPlatformofHeavy-OilInjection-ProductionProcessBasedonIOTTechnology

Jing Xinglong1， Wu Jianjun2， Yang Li1， Li Hui3

(1. Xinjiang Hualong Oilfield Technology Co. Ltd.， Karamay， 834000， China；2. Hongyou Software Co.Ltd.， Karamay， 834000， China；3. CNPC Xinjiang Oilfield Corporation， Karamay， 834000， China)

One construction mean is proposed for oilfield injection-production process monitoring platform based on IOT technology. A set of new intelligent monitoring platform is set up with integrating traditional RTU data acquisition telemetry systems， SCADA systems， new WSN and LTE network communication technology， etc. And the core functions of data acquisition and storage， on-site equipment remote control， wireless data transmission， fault diagnosis and others are realized. This system mainly focuses on study of sensor layer and network layer at present， with completion of monitoring platform construction， the study on application will be developed further in the future.

long term evolution； wireless sensor network； IOT； intelligent oilfield； monitoring platform

稿件收到日期： 2013-06-05，修改稿收到日期2013-09-18。

国家物联网发展专项资金(财企[2013]297号)。

敬兴龙(1987—)，男，四川射洪人，2010年毕业于西南石油大学测控技术与仪器专业，现就职于新疆华隆油田科技股份有限公司，主要从事油田自动化生产设备及系统化工程技术研究工作，任助理工程师。

TP273

B

1007-7324(2013)06-0017-04