大数据分析在油田生产设备的故障诊断应用.pdf
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1、大数据分析在油田生产设备的故障诊断应用马 楠 赵楚丹摘要:油田采油作业是一项非常复杂的工作,其涉及面广,对技术的要求也很高。而设备在油田生产中起着非常重要的作用。如果设备出现故障,就会影响油田的采集率,甚至会发生危险的事故。只有利用先进的大数据技术,做好对故障的诊断工作,才能保证设备的正常运行,减少故障所带来的问题和损失。对大数据分析技术应用于油田生产设备的故障诊断进行了分析,希望能保证油田生产的安全性,减少采油的成本消耗,带来更高的产量。关键词:大数据;分析技术;油田生产设备;故障;诊断一、前言油田企业经过多年的信息化建设,充分利用了先进的大数据技术、信息技术。通过对生产设备的数据和信息进行
2、采集,快速识别和判断故障,获得更多有用的指标,从而减少了故障产生的概率,为油田生产的决策提供更多有价值的参考依据,促进各项工作的顺利开展,为油田企业获取更多的经济效益、社会效益。因此,大数据分析技术对于油田生产设备故障诊断,起着非常重要的作用。二、大数据分析技术的类型(一)大数据抽取和预处理技术大数据抽取技术指的是将不同类型和机构的数据转变为方便处理的类型。在大数据抽取技术中,各种时间、地点、名称的数据所表达的含义必须和算法要求相符,这是规范的自然语言集合。计算机技术也能对其进行理解,从而对数据进行提取。数据的清洗则是为了对字段进行确认,分析数据有没有出现缺失、异常的问题。如果有,则要采取剔除
3、法来解决,借助估计值和平均值进行填补,或是利用逻辑关系换掉错误的数据。对数据进行构建,即建立新的字段,满足大数据的建模需求。从而将其作为特征参数,比如平均数。数据的变换,则会将初始数据转变为方便挖掘数据的类型,即归一化处理1。(二)大数据分析与挖掘技术大数据分析与挖掘的技术,包括因子分析、聚类分析、回归分析、数据挖掘技术等等。而应用在油田生产中的分析技术,则包括聚类分析、因子分析、回归分析等。其中,聚类分析指的是将一些具有相似特征的物体、事物归为一种类型,这样便能分析一些特性相似的物体,对样本进行划分。同一类型的事物被赋予相应的同质性,不同类型的事物则具有异质性。回归分析指的是通过相应的数据组
4、,研究不同变量之间的关联性,找到隐形的变量依存关联性。借助回归分析,能促使变量间的复杂044信息系统工程技术应用关系更加简单。因子分析则是用少数几个因子来描述指标与因素的关联性,促使几个联系性强的变量归为一种类型,成为一个因子,并展现出初始数据的信息。数据挖掘技术,即从数据中找出一些有价值的信息。一般用于对数据的处理和推测,达到预测的目标。如今,这些技术已经被广泛运用于油田生产设备的故障分析中。(三)大数据存储和预测技术在大数据技术中,存储和预测是两个非常重要的模块,直接决定了数据的存储和查询效率。一方面是存储,大数据系统的存储方式通常分为两种:顺序存储和非顺序存储。顺序存储系统是将数据按时间
5、顺序记录下来,从而减少对内存的占用,但是这种方式不能支持实时查询。非顺序存储系统则是将所有数据记录到不同的表中,然后将其按照时间顺序组织成表。非顺序存储系统一般会提供实时查询功能。一方面是预测,大数据分析需要对收集到的数据进行分析和预测。这一过程中需要处理大量的非结构化数据。一般有以下几种方法:一是基于概率模型的预测方法,利用历史数据预测未来的情况,但是这种方式不能解决所有问题,例如天气预报问题等;二是基于模型算法的预测方法,利用模型算法进行预测,可以解决大多数问题,但是不能解决所有问题;三是基于知识和经验的预测方法,使用先验知识对数据进行分析和建模,然后利用模型算法对未来情况进行分析和预测,
6、可以解决大多数问题。因此,油田企业所构建的数据结构平台,可以对设备数据进行预测和评估,分析数据是否会出现异常,判断设备是否会出现故障,从而采取科学合理的对策来解决,避免设备故障被扩大。或者借助对数据的积极转换,提高数据分析的准确性,从而更好地预测评估设备情况,采取科学合理的决策2。三、油田生产设备的数据特点在油田生产的过程中,设备会产生海量的信息和数据。这些数据具有以下特点:第一,油田生产数据信息量大,各种数据之间具有一定的耦合性。而且油田生产中的数据采集频率非常高,普遍存在重复、多余的数据。系统参数之间也会产生相应的影响。第二,油田生产系统变化性大,采集石油的时候,其中的数据会受到工业噪声污
7、染。油田生产过程不稳定,系统状态也可能产生变化。第三,数据的完整性得不到保证,在油田设备运行的过程中,数据会随着生产阶段的变化而出现一定的波动。如果未能合理把握数据收集的时间,便可能导致这一阶段设备的数据遗失。四、大数据技术在油田生产中的应用价值(一)构建数据中心在油田生产中,数据中心是关键的组成部分。不同油田在生产过程中所采集的数据是不同的,因此,为了满足不同油田生产的需求,需要构建一个数据中心。目前,大部分油田生产企业都构建了数据中心。通过构建数据中心,能够对海量的数据进行整合,为油田生产提供更多的服务。(二)减少故障产生的概率在油田生产设备中可采用大数据技术来实现对故障的诊断,并且评估设
8、备的性能优劣,算出故障运行与正常运行的比例。同时借助大数据技术中的统计功能,对相应的设备故障信息进行自动统计,从横向和纵向评价设备的情况。这样便能找出其中可能产生的故障,并及时解决故障3。(三)提高油田生产效率大数据技术应用于油田生产中,能够对油田生产信息进行有效地收集,并通过计算机处理技术对这些信息进行处理和分析,从而为油田生产提供更加准确和有效的信息。同时,通过大数据技术的应用,可以提高油田生产效率。例如,在对某油田进行开采时,相关人员可以通过大数据技术分析某井的生产情况和开采状态,从而制定出最佳的开采方案,并通过计算机有效地执行方案。(四)优化生产过程当前,由于油田生产的规模越来越大,传
9、统的人工生产模式已经不能满足实际生产需要,油田企业在生产过程中采用大数据技术,可以有效优化生产过程,从而提高油田企业的经济效益。例如,在油田生产过程中,当油井出现故障时,工作人员可以通过采集油井的温度、压力、电流等参数,并将这些数据传输到监控中心进行分析处理,从而使工作人员能够及时了解油井的故障情况。在发现问题后,工作人员可以根据情况采取相应的措施对问题进行处理。这不仅提高了油井维修效率,还可以减少人为原因造成的事故。因此,利用大数据技术优化油田生产过程能够为企业带来更大的经济效益。此外,大数据技术还能在设备监测过程中强化对油田的规划建设,从而为企业带来更多的经济效益。五、大数据分析技术在油田
10、生产中的应用(一)利用大数据技术对油田设备进行故障预测为了诊断设备故障,可借助人工智能中的系统知识、推理技术,建立一个专家系统故障诊断系统,针对油田045信息系统工程技术应用生产设备的故障进行判断,或借助人工神经网络诊断的方法,通过近似于大脑神经突触连接的结构分析处理。随着对故障的认识不断加深,这种技术被应用到了油田生产设备的故障诊断中。借助大数据技术的统计功能,对所有的数据进行处理。从各种数据中总结规律,挖掘出其中隐藏的故障信息。在收集了油气生产设备故障数据、设备工况数据、维修保养数据后,可利用大数据系统对设备的故障率进行预测分析,从而为设备采购的性价比提供数据方面的依据,同时也为设备的预防
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