基于亞控工業數據庫的中石化百萬級油氣數據中心建設
引言
近年來,中國石化集團公司各油氣田已經利用自動控制、計算機網絡、空間信息處理、圖像分析等技術建立PCS(過程控制)、GIS(地理信息)、視頻監控等各類信息化系統。信息化系統應用覆蓋全油氣井、井場、集輸站,實現生產過程自動控制、故障自動預警、異??焖俣ㄎ?。
但是,各個系統在不同時間由不同供應商各自構建,系統之間相對獨立,業務應用彼此割裂,不利于對異常、事故、作業等過程進行閉環的跟蹤和管理;生產信息無法相互拉通,數據缺乏統一匯集、處理、分析、展示等支持業務需求的應用;缺乏數據挖掘能力,不能鉆取海量數據中蘊含的規律和價值;缺乏智能決策支持,無法有效利用業務知識,為管理層提升輔助決策能力]。
為了提高安全生產管理水平,持續創新生產運行與管理模式,無管理的標準,需要統一數據采集和應用。現場數據沒有實現共享,相互之間無法形成參照價值。生產的結果反饋不及時、不準確,沒有對過程分析決策提供有力支撐。
因此,需要在總部建立以數據為價值先導,共存、共管、共用的生產數據管控系統。生產數據管控系統為油氣田決策系統提供基礎標準的數據,支撐生產管理數據挖掘和人工智能創新,亦可為未來油氣“自分析、自管理、自趨優、自恢復、自學習、自提升”等能力保障。
1 正文
1.1 系統架構設計
1.1.1 應用架構設計
生產數據管控系統分為三層:底層為場站級控制層、中層為數據管控層,上層為應用系統層。
圖 1 系統應用架構
Fig 1 The application architecture of system
如圖所示,各層主要功能為:
(1)場站級控制層:采集軟件實現對場站現場RTU、流量計、一體化終端、控制器等設備,通過以太網方式進行數據采集[1]。采集軟件同時對接PCS系統,將本地生產數據采集,共同上傳到數據中心的服務器。
(2)數據管控層:與場站系統中采集軟件對接,從采集軟件接收生產實時數據并存儲到數據管控系統的工業實時數據庫[2]中。數據管控系統通過配置方式提供各項數據管理功能、運維功能。實現實時歷史數據管理、生產狀態運維以及對外提供業務數據接口。
(3)應用系統層:對接數據管控系統接口服務程序,綜合業務應用需求,實現人機交互可視化客戶端。業務功能應用包括:生產監控、場站巡檢、措施作業等,客戶端支持在PC端、移動端等多終端部署。
1.1.2 部署架構設計
數據管控系統中采集軟件采用KingIOServer,數據庫采用KingHistorian進行搭建。具體部署如圖所示:
圖 2 系統部署架構
Fig 2 The deployment architecture of system
目前現有場站PCS系統采用不同平臺軟硬件及數據庫搭建,使用分布式架構[2]在場站層統一部署采集軟件KingIOServer,各個采集軟件從不同協議接口獲取系統參數,并將其規范命名,通過專線網路上傳至區域數據中心。
區域數據中心服務器部署4套KingHistorian工業數據庫。其中,兩臺配置為只寫數據庫,兩臺配置為只讀數據庫,采用鏡像型冗余機制實現4臺服務器數據同步。
應用層開發數據接口服務,通過Ngix反向代理,實現訪問過程負載均衡。接口服務支持上位應用程序按照特定的業務需求進行數據的提取、分析和應用。
1.1.3 軟硬件配置
1.2 功能應用介紹
1.2.1 采集應用介紹
(1)制定統一編碼規則[4]:針對各個場站數據接入方式多樣、協議多種、數據點位命名不規范等問題,制定統一的命名規范,統一OPC、Modbus、DL104、MQTT等協議驅動,建立映射關系[5]。
(2)完成數據集成:采集系統集成OPC、Modbus、DL104、MQTT等50種以上協議驅動,覆蓋所有現場生產設備與系統數據達10W點。
圖 3 多協議數據采集結果
Fig 3 The results of multi protocol data collection
(3)實現實時存儲:采集工程單進程穩定運行6萬點采集,單個變量數據采集周期為1秒,轉存周期為10秒。
圖 4 秒級數據采集結果
Fig 4 The results of second level data collection
(4)實現采集高可靠:采集工程實現雙設備、雙網冗余機制,針對異常實現3秒內快速切換。單臺服務器最多部署6個實例同時運行。
(5)適配區域網絡:采集工程實現跨地域(總部與場站)、跨網絡(生產網與管理網)采集和傳輸。
1.2.2 存儲應用介紹
(1)搭建高可用環境:存儲系統采用共享集群技術搭建高可用服務器集群,實現讀寫分離,保證數據在1秒內從只寫服務器同步鏡像到只讀服務器。
(2)實現可靠部署:只讀、只寫服務均采用雙冗余機制,保證7*24小時持續運行,單節點故障不影響整體業務服務。
(3)提升數據完整性:存儲系統采用緩存池技術,實現網絡異常情況下只寫服務器本地存儲。當異?;謴秃?,可將10萬點數據按秒級順序鏡像到只讀服務器,保證數據完整性。
(4)實現大容量存儲:存儲系統采用工業級實時歷史數據庫,實現單實例數據庫存儲達10萬點參數變量,連續存儲速度達30萬條記錄每秒。
圖 5 數據存儲結果
Fig 5 The results of data storage system
(5)保證數據安全:存儲系統采用用戶與權限雙重安全管理。通過數據在線備份技術,保證歷史數據通過文件方式進行實時備份,并支持遷移與還原。
(6)實現高并發:系統接口服務提供JAVA、Restful接口函數,穩定支持300個并發查詢,每秒響應數據達2萬條記錄。
(7)提升應用兼容性:系統提供符合SQL-92標準的語句接口,支持應用指令擴展。
1.3 功能應用介紹
1.3.1 采集系統應用效果
解決感知調度問題:通過對各單井、站庫生產實時數據采集,支撐在崗人員快速掌控生產運行情況,實時下達調度指令。
實現協同管理:通過各場站數據整合,實現上下級各單位或部門協同辦公,消除信息壁壘。實現管道巡檢、油水拉運、產量計量等運維管理工作的在線遠程協助。
圖 6 異常處置應用界面
Fig 6 The application of emergency handling
降低運維難度:通過對數據規范化、標準化命名,減少系統維護工作量與難度,支撐系統運維人員快速定位數據異常。
1.3.2 存儲系統應用效果
解決報表異常問題:系統提供準確、完整的數據,實現作業臺賬、統計報表等統計分析準確率,實現運維分析全面自動化、無紙化。
實現過程追溯:系統按需提供不同粒度過程數據,支持歷史數據分析,實現歷史生產情況追溯,精準提煉管控經驗。
圖7 生產歷史過程追溯應用界面
Fig 7 The application of Traceability of production history process
支持決策優化:系統提供海量數據,支持大數據預測,協助判斷生產運行趨勢,為管理層決策提供有力支持。
實現精細化管控:系統支撐井口、管理區、場站、油氣田各級生產任務數據統計、運行統計,實現作業執行完整閉環,管理模式逐步細化。
2.結論
油氣田生產數據管控系統做為生產運營的核心平臺,下接各油氣田生產實時監控業務,上承企業管理決策信息應用。系統完成生產數據的集中整合,標準管理,通過數據有效分析、統一發布,保證生產信息在油氣田運營業務間無縫對接與共享。中心數據平臺有效地保證數據的安全性、一致性、完整性,提升油氣田經濟效益和企業的競爭能力。

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