基于物联网的海洋平台冰振监测系统

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(1.大连理工大学 海洋科学与技术学院， 辽宁 盘锦 124221； 2.大连理工大学 计算机科学与技术学院， 辽宁 大连 116023；3.中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院， 北京 100101)

0 引 言

石油与天然气是当今使用最为广泛的能源，具有重要战略意义[1]。渤海海域拥有丰富的油气资源，我国在该海域投入多座油气田进行油气开采[2-3]。渤海海域属于高纬度海域且水深较浅，平均水深仅为18 m左右，整体比热容较低，导致该海域冬季存在严重的海冰灾害[4]。相关研究[5]表明，当冰荷载与风、浪、流荷载同时作用于平台时，冰荷载为控制荷载。目前冰荷载的作用机理依旧是国内外学者的研究热点[6-8]，但是渤海海域的平台在设计之初没有可参考的抗冰规范，加上油气资源较为分散，多为边际油田，用钢量较少，造成渤海海域的油气田抗冰性与稳定性较差，在冬季盛冰期海冰的撞击下会产生较严重的冰激振动[9]。1969年，渤海海域“海二井”被海冰推倒，并造成“海一井”严重受损，直接经济损失高达2 000余万元；1974年，渤海4号的烽火台被海冰推倒[10]；渤海20-2海域某平台也发生过由于平台冰激振动导致生产平台上部法兰松动失效、管线断裂的安全事故[11]，严重威胁平台的安全生产与相关人员的生命安全。因此，应对平台冰激振动进行实时监测并在振动超出安全范围时及时预警。

国外自20世纪60年代起就已在库克湾海洋平台、瑞典Norstromsgrund灯塔、加拿大Athabasca河Hondo大桥、芬兰Bothnia湾Kemi-I灯塔[12-13]等抗冰结构上开展振动测量工作[5]，技术较为成熟。国内针对抗冰结构现场监测起步较晚，20世纪90年代中期，大连理工大学率先对渤海海域海洋平台进行现场监测[14]，并构建了完整的监测体系。传统监测系统虽然能较为准确地测出海洋平台冰振响应，但其不具备硬件联网(物联网)功能，且存在空间占用率与成本高、可靠性不足、自动化程度低、数据处理繁琐等问题。针对上述问题，本文在冰振监测系统的研究中引入物联网的思想，以集成化、模块化为研究理念，以实现物联网化冰振加速度信息采集为研究目标，构建海洋平台冰振加速度监测物联网系统，通过将所测数据与传统系统进行对比，验证系统的可靠性和准确性，实现自动化冰振信息采集与智能化冰振危害信息处理，为基于冰振监测的相关研究工作提供更加可靠、高效与物联网化的实测数据支撑。

1 冰激振动监测系统

图1 油气平台简化模型

图2 平台冰激振动测量系统

由于油气平台为高耸结构，在海冰荷载冲击下存在明显的鞭梢效应，所以，相对于振动位移，振动加速度更能反映平台振动的剧烈程度。 对于离岸平台的振动监测，可以基于平台的动力特性将平台简化为图1所示结构， 并由振动传感器测量平台在冰激振动下的加速度响应。

1.1 传统冰激振动监测系统

受中国海洋石油集团有限公司委托，大连理工大学岳前进等自20世纪90年代中期就在渤海海域相关油气平台上开展平台冰激振动监测工作，并构建一套完整的平台冰激振动监测系统[15]，如图2所示。该系统主要由摄像机、拾振器、雷达以及气象观测站等组成，其中：摄像机可以实时获取海面图像信息，并通过自主研发的软件自动计算冰厚、冰速以及海冰来向；拾振器可以采集平台受冰激振动下的加速度信息；雷达可在必要时开启以获得指定海域的海冰分布信息；气象观测站可以实时获得气象信息。多年的现场实测表明：该套系统能够准确测量平台冰激振动情况，为平台安全运行提供可靠保障。

1.2 传统冰激振动监测系统缺陷

图3 传统振动加速度采集系统

图4 不同平台振动加速度采集系统间的联系(传统监测系统)

上述测量参数中，振动加速度直接反映平台振动程度。传统振动加速度采集系统主要由加速度传感器、放大器、A/D采集卡与采集主机构成。加速度传感器感知结构的冰振响应，其采集到的信号经放大器放大后通过A/D采集卡将数据存储到采集主机中，如图3所示。传统振动加速度采集系统在现场实际应用中存在诸多不足，其中的核心问题是该套系统不具备联网功能，当对多座平台进行测量时，每个平台需单独布设一套采集系统，且各系统间无法实现信息共享，难以为整个海域的抗冰工作提供有效的数据支持。传统监测系统对于不同平台振动加速度采集间的联系如图4所示。

传统振动加速度采集系统还存在以下不足：

(1) 空间占用率与成本高。传统振动加速度采集系统组分多、集成性差，且海上环境恶劣，空气中湿度与含盐度较高，极易对设备造成损坏，影响测量精度，必要时需辅以防护装置对设备进行保护，系统成本与空间占用率较高。由于平台空间有限，冬季测冰期结束后需拆除所有设备，第2年海冰出现时再重新安装，极为不便。

(2) 系统可靠性不足。传统监测系统组分过多，其中任何一个环节出现问题都会导致整个系统无法正常运作，需要排查各个环节寻找故障设备，给系统的维护带来了极大困难。以采集卡为例，该设备为美国MCC公司原装进口产品，精密度高但易损坏，一旦设备出现故障，受平台环境与技术所限，往往无法维修，只能直接更换。为确保监测工作正常进行，每个平台上都需预留1套备用设备，大幅增加了设备成本。此外，每套传统系统都需要1台电脑进行数据采集，现场运行中发现由于电脑的特殊性，经常会由于系统或人为等因素造成系统故障，从而降低系统的可靠性。

(3)自动化程度低。传统监测系统能实时显示与自动存储平台受冰激振动时的振动加速度信息但无法自动处理相关数据。特定时段振动加速度最大值与当日振动报表等信息需依靠MATLAB辅助程序手动处理。为确保所得数据的全面性，每个平台都需安排值守人员对数据进行处理并对设备进行必要的维护，费时费力的同时还大幅增加人工成本。

随着渤海海域边际油田日益老化，对安全监测系统的要求也不断提高，传统的冰振监测系统由于自身存在的系统缺陷显然已经无法满足相关监测要求。

2 物联网化冰振监测系统概况

物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，能够让所有被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络，通过物联网可以实现智能化识别、定位、追踪、监测等功能，并为相关决策提供有效数据支撑。

2.1 物联网化冰振监测系统概念设计

为解决传统冰振监测系统存在的诸多问题，本文在冰振监测系统的研究中引入物联网中互联互通、智能化的思想，对物联网化冰振监测系统进行初步概念设计，具体步骤为：(1)通过互联网实现数据交换，以解决传统监测系统数据无法共享的问题；(2)通过集成化、模块化的设计理念解决传统监测系统空间占用率与成本高、可靠性差的问题；(3)通过重新编写智能化采集软件解决传统监测系统自动化程度低的问题。

图5 海洋平台冰振监测 物联网系统终端

图6 海洋平台冰振监测物联网系统构成

2.2 海洋平台冰振监测物联网系统

基于上述思想，本文研发出海洋平台冰振监测物联网系统。该系统将观测平台冰激振动所需的各类传感器、协议、通信、电源和容错等高度集成到一个11.5 cm×7.5 cm×4.5 cm的金属盒中，如图5所示。现场只需1台高性能的电脑主机进行网络数据采集与存储，将计算机所带来的系统风险降至最低，并实现自动化信息采集与智能化信息处理。

2.2.1 系统数据传输与供电方案

根据现场的实际情况，采用外接12 V电源的方式对系统进行供电；由于系统本身体积较小，安装时受场地因素限制较少，且由于海洋平台本身的结构特性会对无线信号的传递造成较大干扰，故选用有线网络通过TCP/IP协议进行数据传输。

2.2.2 系统构成

系统主要由处理器模块、加速度传感器模块、看门狗模块、串口调试通信模块、网口通信模块以及电源管理模块组成，如图6所示。处理器模块是整个设备的核心模块，使用AT91SAM7X 256芯片，支持IP/ICMP/TCP/DHPC等协议，可动态获取IP以适应不同的工作环境，最高工作频率为55 MHz，工作温度为-40℃ ～ 85℃，能够对传感器模块进行设置并采集数据；加速度传感器模块由感知物体加速度的芯片构成，其模拟输出信号通过A/D转换为数字信号；看门狗模块可定时检测处理器的运行状态，一旦检测到工作异常或程序中断，则重启处理器；串口调试模块负责对系统进行相关设置；网口通信模块可将处理器采集的加速度数据以TCP/IP协议发送；电源管理模块负责管理整个系统各部分的供电。

海洋平台冰振监测物联网系统的各个模块高度集成、相互协作，从根本上解决了传统监测系统空间占用率高的问题，并在现场成功构建了海洋平台冰振监测物联网体系。

3 海洋平台冰振监测物联网系统特点

图7 不同平台振动加速度采集系统间的联系(物联网系统)

相比传统的冰振加速度监测系统，海洋平台冰振监测物联网系统在信息共享性、自动化、可靠性等方面实现了突破。

3.1 信息共享性

图8 海洋平台冰振监测物联网系统工作流程图

海洋平台冰振监测物联网系统无需在每个监测平台上都布设采集主机，在设置好相关网络参数后，所有平台的监测数据均可在中心平台的集成软件上实时分区显示，并可根据实际监测需要选择隐藏或显示不同平台的监测数据。中心处理平台上的计算机还可以远程访问各个子平台的监测系统并设定或修改系统参数；各个子平台也能将采集到的振动加速度信息通过网络上传至中心平台，如图7所示。必要时还可以实时回查相关数据，实现了监测系统的物联网化。

3.2 自动化

海洋平台冰振监测物联网系统人机界面友好、交互性强、操作简便。监测系统开机后会实时自动生成加速度变化曲线且能自动计算振动加速度最大值(每5 min更新1次)并生成报表，无需人工干预。同时，新系统还能自动计算振动加速度的平均值、中位数、方差等统计值并存储在数据库内，当需要时可随时调用相关数据。系统的工作流程如图8所示。该物联网系统功能强大，网络化和自动化程度高，解决了需要人员留守平台的问题，实现了由半人工化传统系统向自动化智能系统的转变。

3.3 可靠性

海洋平台冰振监测物联网系统为完全自主研发，选用设备前进行了大量的前期调研，详细对比了不同厂家的设备并在实验室进行了长时间的试运行，以确保系统可靠性。在2015-2016年度渤海海域海冰监测中，分别在JZ20-2海域与JZ9-3海域的5座平台上安装了海洋平台冰振监测物联网系统，并进行长期性能测试。在长达3个月的冬季测冰期中，系统故障率低，可靠性可以满足现场需求。

图9 海洋平台冰振监测物联系统与传统冰振监测系统现场图

海洋平台冰振加速度是反映海洋平台受海冰冲击程度最直观、最有效的指标。通过实时获取同一海域不同平台的冰振加速度以及远程调用相关统计信息，不但可以直观了解不同平台的振动情况，为整个海域的抗冰决策提供有效参考，还可以在冰情严重时借助不同平台的振动信息实时调整破冰船的破冰轨迹，形成最优破冰航线，为海洋平台的安全生产提供有力保障。

4 系统验证

为验证海洋平台冰振监测物联网系统的准确性，本文在渤海海域的JZ20-2NW平台上进行了系统的验证工作。首先在该平台的同一位置同时安装传统平台冰振加速度监测系统与海洋平台冰振监测物联网系统，如图9所示。本文以2016年1月30日06时15分至20分所测得的平台x方向冰激振动加速度为例，对比这两种监测系统的监测结果。

4.1 时程数据对比

图10为传统冰振监测系统与海洋平台冰振监测物联网系统所测得的平台x方向振动加速度时程对比图和局部放大图，可以看出：两套监测系统所测得的平台x方向振动加速度在变化趋势与数值上基本吻合，所测数据可相互验证。

图10 两套监测系统所测得的平台x方向振动加速度对比

为进一步对比两套冰振监测系统所测海洋平台冰振加速度的精度，将两套监测系统所测得的平台每分钟冰振加速度平均值进行对比，得到的结果见表1，可以看出：两套监测系统所测得的海洋平台冰振加速度平均值基本相同，最大误差为2.02%，符合工程要求。

表1 2套监测系统所测得的平台每分钟冰振加速度平均值

4.2 数据频域分析

JZ20-2 NW平台的基频为1 Hz左右，对监测传感器的低频性能要求较高。将两套监测系统所测得的平台x方向振动加速度进行快速傅里叶变换得到频域比较图如图11所示，可以看出：传统监测系统与冰振监测物联网系统所测得的平台基频均为1 Hz左右，均能较好反映海洋平台的低频振动，因此，冰振监测物联网系统的动态响应满足冰振测量的需求。

图11 两套监测系统所测得的平台x方向振动加速度频域分析

5 结 论

相比传统冰振监测系统，本文的海洋平台冰振监测物联网系统主要在以下方面做出改进：

(1)集成性与可靠性。该系统采用模块化设计且高度集成，所选构件均在实验室进行过严格的极限测试，即使系统损坏也可根据模块进行快速更换，不但大幅减少了系统的空间占用率还确保了系统的可靠性。

(2)智能化。该系统可在监测冰振加速度的同时自动生成冰振加速度报表并计算冰振加速度平均值、方差、中位数等统计值，无需人工干预。

(3)信息化。该系统可通过中心平台上的计算机远程访问各个子平台上的监测系统以进行相关参数的设定或修改并进行双向信息传递。

由于海上工况恶劣，非冰期平台在风、浪、流的作用下也会产生受迫振动。该类振动相对冰激振动较弱但会造成疲劳、损伤等问题，影响结构疲劳寿命，故可将本系统长年留放在平台上，以获得平台全年的振动加速度数值，并以此为基础推算结构剩余疲劳寿命。

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