董桂苓

大庆油田有限责任公司第三采油厂 黑龙江 大庆 163113

引言

第二油矿实施物联网建设以来，通过对站、间系统进行改造，在关键节点上安装监控设备，实现站场集中监控、无人值守、数字采集、智能管理，有效地降低员工的劳动强度，改善工作环境，控制操作风险，为管理人员远程监测站场生产数据、机泵运行状态提供技术支持。自动化数据应用上，需要考虑以下几方面需求，一是实时数据与关系数据转换，自动化数据以秒为单位进行采集传输，站场日常管理数据以日数据为主，需要研究自动化数据转储策略，保证日数据准确性。二是与其他系统对接，为减轻基层资料人员采集工作量，避免数据多次重复录入，需要研究数据自动推送机制，实现数据后台自动分发，确保统建系统二次应用。

1 关键技术分析

1.1 统一实时数据转储标准

为满足自动化采集数据在生产管理中的应用需要，统一规范生产现场数字化建设中实时数据采集点的命名方式，准确识别和处理自动采集的各项数据，实现油田内部实时数据的统一管理、统一应用、统一数据转换，方便数据的维护管理[1]。

1.2 数据映射管理

配置实时数据库与关系数据库字段的映射匹配关系，保证自动化数据的完整性和齐全性。通过配置关联数据库连接信息、目标表、测点与目标表字段的映射匹配、特殊匹配及转储条件等，建立自动化缓存库向源数据库的专业映射，形成一套完整的站库数据转储方案。

1.3 自动化数据处理入库

搭建实时数据转储转发服务平台，建立自动化处理服务，实现站库实时数据的自动提取、上传。服务通过带入设备阀值，进行数据筛选，通过去噪处理生成有效记录，再根据映射关系，将数据自动推送进自动化缓存库。

1.4 入库数据质量检查

在数据转储中，将原始的实时生产数据通过服务平台，根据不同的需求截取实际需要的数据，剔除异常数据。通过可视化工具配置校验规则，对数据进行专业内校验和跨专业横向校验，确保数据采集的及时性、齐全性、准确性，并提供数据检查结果查询。

2 技术实现方案

2.1 应用架构

研究实时数据库核心技术原理，梳理已建实时数据，分析业务需求，建立自动化数据转储应用规范；针对目前已数字化站库，分析数据现状，开发数据接口，实现自动化数据与关系数据库对接与应用。

系统应用采用三层架构，包括数据层、管理层、应用层。

数据层：根据映射关系，进行站库自动化数据转储分析，实现自动化大数据的加载、去噪、筛选处理，键值数据的结构化自动转储，自动化点位数据异常监控预警。

管理层：对自动化数据分析转储进行一体化平台管理，包括用户认证、系统管理、应用集成展示。

应用层：平台化集成展示，提供数据采集、系统应用功能，提供用于交互接口。实现站库生产自动化数据加载与采集、站库生产数据审核与质控、站库生产数据对源数据库和A5数据库的迁移同步[2]。

2.2 数据流设计

图1 系统数据流图

3 现场应用

通过在第二油矿各站所架设生产网无线网络，采用双应用服务器的架构方式，将生产网与办公网应用有效集成，实现数据自动推送。编写实时数据转储服务，定期读取实时数据并进行关系库存储，以数据“谁产生谁上报”为根本原则，各岗位通过生产网应用系统可对当日转储数据进行校对初审，技术员对各岗位数据进行最后审核上报，进而实现站库实时数据与外部系统的精准对接。

目前已实现大中型站场自动化数据、手持器数据自动提取、数据筛选和匹配计算，将海量的实时数据库转储优化为各类生产指标、生产状态，并自动生成日报表，日报表经过审核后可以一键上传到应用平台，替代了原有手工抄写报表环节，降低了基层采集人员工作强度，满足各级生产管理人员全面掌握生产动态需求，提升企业数据管理能力[3]。

4 结束语

通过对站库自动化实时数据转储优化，完成实时数据与关系数据的集成，整合实时数据库与源数据库相关数据，实现了站场重要生产参数的自动提取加载和相互验证，提高了源数据库相关数据的效率和质量，降低了基层采集人员工作强度。为站库的生产管理、数据分析、决策支持提供数据支持。