韩广鹏 吴绍新 李瑞 周国华

摘 要：中海石油（中国）有限公司湛江分公司实行设备完整性管理体系运行中，利用近年来大数据先进的网络运行系统观念，对油田现场的关键设备和油气生产数据进行全方位收集存储，利用高度集成的后台网络进行数据集成，为油田现场生产人员及油藏科研人员提供有效的数据支撑，同时生成多用户的数据调取及曲线趋势的应用前端。本文从海管的前期建设和运行参数的收集集成、油井生产参数及电潜泵运行参数集合、关键设备的关键监控参数和油气相关的参数集成共三个应用，解释了在大数据环境下，应用多参数数据管理对设备完整性管理的科学有效性和重要意义。

关键词：大数据;多参数;完整性管理;多用户;监控参数.

一、充分收集海量数据推进海管完整性管理

海管完整性管理首先是大量进而完整的收集数据，首先是基础数据收集，基础数据收集前期工作应包括设备建设人员和设备维保人员。基础数据的应用就是设备的维保人员，因而在数据收集阶段，就让设备维保人员参与进来，是非常有必要的，而且需要承担最终基础数据的审核工作。

收集整理人员首先应建立规范和标准，规范和标准是在收集数据前必须要的，只有遵循了统一的规范和标准，收集的数据才能满足应用。利用多点收集，多人管理及多处分析，这样形成了完整统一的海管管理系统。

首先根据设备安装图纸及设备厂家资料对设备进行数据的收集和整理，设备使用维修人员进行校对和整理上传，确保数据的准确性和完整性。这些数据包括设备位置的准确性、设备调试信息的完整性及准确性。可以实现在一定范围内海管的数量、海管的分布情况、海管的维修记录、海管的维修成本、海管运行监控、海管运行预警。

在多维度的参数收集加上基础数据基础上，结合相关设备设施设施作业和自身维护等信息，就能科学的进行KPI 指标分析，进而实现海管运行安全稳定。

第二步应根据海管完整性管理特点为多点分散的特点，采取利用多点收集，多人管理及多处分析，形成了完整统一的海管管理系统。对于有关海管运行及对其有影响的相关作业等，需要相关作业点对应的相关专业对数据进行上传，系统进行统一的集中管理，这些对海管日后运行故障分析、监测预警、作业支持、安全运营起到科学的理论支撑。

第三步在各海管对应的相关油田对数据进行定周期分析，可以利用生产数据库自动抓取的数据，对海管的运行进行监控，对于运营海管的参数曲线发现的多参数出现相似波动，油田可以及时调取运营海管相关周期数据，对海管进行科学分析总结，防止海管在运营阶段出现不可预测的安全风险。

二、多参数大数据系统促进电潜泵完整性管理

油田现场生产维修人员通过长期现场工作发现一个情况，就是常规的管理办法发现电潜泵问题基本上都是问题的爆发期或者是爆发前期。已没有更多的时间进行调整和协调，只能被动的去解决问题。而且大部分油井的产量变化和电潜泵的常规磨损都是一个长期的过程，基本是在1-2 年甚至3-5 年的时间内完成的，很难在一周的卡片上发现异常。第二个问题是在油田现场实际生产过程中，需要对油井产出的油气水产量数据和油井的采油树及井下参数及电潜泵参数进行对比，以保证能够及时有效的预测油井生产趋势，为提出科学有效的调整措施提供足够的数据支撑。

结合电潜泵井的管理经验，在现有的管理方式上延长数据分析周期，从趋势上分析机组变化，并及时做出调整增加运行寿命、减少用户损失;扩大数据采集范围，从机组运行参数、地面管线参数、井下参数等几方面对比分析，全面了解设备运行情况。

为了能够更全面了解油井运行情况，我们不断增加采集参数的数量，从最初的电机电流、电机电压、油压、管压等几个达到现在的16 个。这些参数包含电潜泵地面设备参数，井口管线参数、井下机组运行参数，以井下压力、井下温度的趋势分析，了解油井产层情况，主要是供液变化;通过泵出口压力、电机温度、震动几个参数的趋势分析，了解机组运行是否正常，包括电机冷却、泵的效率等;通过油压、管压、管温的趋势分析，了解地面产液情况（机组做功情况），可以与井下工况对比相互印证;通过机组运行电流、电压对照地面控制柜电压、电流的趋势分析，了解地面供电情况，井下负载情况，电路系统是否正常。分析的数据更全面，有利于找到问题具体原因，有针对性进行处理;通过相互印证，减少分析中误判的可能。

通过集成油井产出的生产参数油井产液、日产油、含水率、气油比四个关键数据，同时加上对采油树参数油嘴开度、油压、套压的采集，系统将每天收集的数据进行存储，并在前端应用可以生成多参数对比曲线。油田现场生产人员和油藏及采油研究人员可以根据大数据及多参数曲线进行分析，提出科学有效的油井调整方案和进行准确的未来产量变化预测，同时设备维修人员对电泵工况有整体宏观的了解，提出的维修保养方案具有充分的理论依据。

三、基于大数据的设备运行管理提升关键设备管理水平、增加油氣产量和促进节能降耗

油田生产维修人员为了及时发现油田设备的异常，同时能够及时的知晓设备运行状况和油田油气产量的相关性，利用油田设备上的关键运行参数传感器和生产油气的流量计及压力等参数显示组态，基于现有的整个DCS系统存储和计算结构，不需要进行较大的软件升级和现场生产仪表的增加，实现整个DCS系统分布于各地的重要机械设备参数的汇总、转储。利用设备多参数的分析系统，能够有效的对设备出现故障和异常工况进行前期预警。

对设备进行多参数收集和集成分析是设备完整性管理两个重要方面，设备多参数收集包括设备自身运行过程中所有重要参数收集，如压缩机这样关键设备，需要对压缩机自身压力、温度等参数进行收集、存储及趋势分析;另外利用DCS系统中的油气生产参数的收集存储，集成至压缩机运行参数，形成油田生产工艺及设备维护多维度监控，为科学有效利用设备提供强大的数据支撑。

整个DCS利用现场设备的传感器，收集积累多年的设备运行参数，通过整个监控、收集系统对油田现场设备参数的分析、实现了设备中短期运行趋势的预测及故障和异常预警。在对设备整体运行状况进行预测前，需要通过模块对数据进行处理，主要包括数据的采集、清洗和转储;系统使用参数设置对运行中的设备参数进行中短期的预测分析，并对预测结果进行评估，之后将由故障记录生成的故障区段和预测数据进行相似性匹配，最终形成故障预警信息。用户可以通过输入组态地址进行对比多参数，进行观察长期的设备运行趋势变化，这样可以对比发现运行中可能存在的异常和故障，并进行系统分析，找出整个设备运行过程中相似异常，并及时报告维修部门进行处理。生产人员可以利用集成了关键设备的运行参数的油气产量数据，观察和分析中期和长期关键设备的参数对油气产量的影响趋势，及时调整设备运行方式和调整生产工艺参数，达到关键设备和其它工艺设备及生产工艺的协调匹配，增加油田油气产量，降低设备能源消耗。

四、结论

1、海管完整性管理首先是大量进而完整的收集数据，然后将收集的数据集成到大数据后台收集系统，利用该综合数据收集、存储、管理平台，相关专业人员可以进行海管运行状况分析，观察出海管运行过程中可能出现的潜在危害，保证海管长期运行安全稳定。

2、利用油井现有的管理方式延长数据分析周期，同时加上油井生产数据和采油树参数，分析的数据更全面，有利于找到电潜泵潜在故障，有针对性进行处理。

3、油田现场生产人员和油藏及采油研究人员可以根据大数据及多参数曲线进行分析，提出科学有效的油井调整方案和进行准确的未来产量变化预测，同时设备维修人员对电潜泵工况有整体宏观的了解，提出的维修保养方案有充分的理论依据。

4、关键设备运行管理采取大数据环境下的设备完整性管理，基于现有的整个DCS系统存储和计算结构，用户可以通过输入组态地址进行对比多参数进行长期的设备运行趋势预测，分析出关键设备的中长期运行工况，并了解关键设备和生产工艺的协调性，促进油气产量增加和节能降耗。

参考文献：

[1]多参数全周期管理模式在电潜泵生产中的应用研究    宗志臣

[2]电潜泵井下多参数综合测量关键技术实现           佟永涛

[3]涠洲终端设备操作手册