基于Redis的油气大数据智能预警软件研发与应用

邴绍强

[摘 要]近年来，油田企业大力推进油气生产信息化建设，采油（气）、注水、集输等实时生产数据为提高油气生产管控能力提供了有效支撑。目前，地面油气生产过程异常分析主要以单参数、单点的报警为主，报警量大、问题不具体，海量实数据没有得到很好挖掘利用，油井异常问题的实时分析、事前预警相对较弱。依托油气生产信息化采集的实时数据，结合现有生产业务模型，对采集数据进一步挖掘分析，搭建生产智能预警大数据分析系统，形成完整的生产预警体系，为推动油田精细化管理、降本增效提供辅助支撑。

[关键词]油气生产;实时数据;预警模型

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.10.047

[中图分类号]TP311.13[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2020）10-00-02

1     基于Redis的油气大数据智能预警软件概述

1.1   油气生产信息化建设

油气生产信息化建设实现了油水井、注水站、联合站等运行参数的实时自动采集，积累了海量的实时数据，每一个数据变化往往隐含了问题“量变到质变”的趋势和程度，利用大数据技术对这些数据进行深入挖掘，预警问题隐患，指导技术人员及时采取预防性措施，为油田采油生产管理创造极大的价值。

1.2   生产现场报警预警体系

目前，现场生产分析方面，只覆盖油井油压、套压、温度、功图等单参数阈值超限报警及简单的波动预警，结合油田生产现场全过程管理的业务需要，缺少面向采油、注水、集输系统全节点预警管理。油井停井、线路停电等生产事件发生后，各项生产指标出现重复、频繁报警问题，处置工作量大，现场生产管控工作重复。需要依托现有生产信息化成果，结合现有生产业务模型，研发油气大数据智能预警软件，进一步挖掘分析采集数据，形成完整的生产趋势预警体系，提高生产精准管控能力。

1.3   基于Redis的高并发数据处理体系

Redis是一个高性能Key-Value数据库。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器传输，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。Redis使从数据库在任何地方同步时，可订阅一个频道并接收主服务器完整的消息发布记录，为处理、计算、存储高吞吐、高并发的油气田生产现场实时数据提供了解决方案。

2     基于Redis的油气大数据智能预警软件系统架构设计

组合预警工具架构采用四层设计体系，分别包括基础资源层、数据采集层、数据处理层及业务模块层（图1）。其中，核心技术组件Redis处于数据处理层。Redis主要完成油气生产信息化采集分钟级电参数、温度、压力参数的实时检查、计算、汇总等工作。通过高吞吐、高并发的实时计算及数据推送，采用列式元数据存储设计提高计算效率，完成预警规则解析、指标元数据存储、内存模型计算。为了保证预警模型高效运行，需要按照用户可能的预警需要，将实时数据处理成不同粒度，如5分钟、10分钟、15分钟、20分钟、30分钟等。数据处理的结果支持用户在预警设置页面按照工艺模型提取应用。

3     智能组合预警工具业务功能

组合预警工具业务功能由模型设置、模型复制、模型推演、预警信息推送及处置4部分组成。

3.1   预警模型设置

提供面向油气生产现场井、站库、设备设施等生产对象的预警设置功能，支持自定义预警名称、选择具体预警对象、选择具体参预参数、预设参预条件，预设各个参预条件之间的组合逻辑，对预设的模型进行历史推演等操作。参预条件设置时可选择趋势（持续上升、持续下降、趋势上升、趋势下降）、阈值（超上限、超下限）两种判断逻辑，设置判断执行的周期间隔等，如图2所示。

3.2   预警模型复制

在预警设置页面，支持用户将完成预设的预警模型，批量复用到同类业务对象并个性化调整，实现批量设置和一“井”一策。

3.3   预警模型推演

为保证预警模型设置合理有效，强化现有预警模型历史推演功能，以历史真实生产事件和历史数据对模型进行反算验证和调整。

3.4   预警信息推送及处置

依托系统消息中心，根据油气生产现场岗位设置，采用短信、移动终端、生产指挥系统声音提示等方式实现預警信息的推送功能。系统产生的预警信息，各岗位工作人员需根据处置要求，完成预警相关生产设施参数及视频巡检排查，及时消除预警，确保生产平稳运行。

4     基于Redis的油气大数据智能预警软件系统的应用案例

4.1   油井结蜡预警模型

该模型用于判断单井的井筒结蜡，使用最大载荷持续上升、最小载荷持续下降、功图面积持续上升、载荷差持续上升4个预设规则，判断周期分别设置为5个小时。利用该模型可有效避免因油井结蜡造成的躺井事件。

4.2   管线冻堵预警模型

管线冻堵预警模型用于判断单井管线可能发生的冻堵情况，利用井口回压超出阈值、上行电流呈现上升趋势、最大载荷呈现上升趋势3个预设规则，判断周期分别设置为30分钟和2小时。利用该模型可及时发现管线冻堵，避免管网穿孔。

5     基于Redis的油气大数据智能预警软件系统的应用结论

基于Redis的油气大数据智能预警软件系统已在胜利油田各采油管理区推广应用，技术人员利用智能组合预警工具设置预警管理模型，解决生产现场实际问题。截至2019年12月，已积累皮带打滑、供液不足、油井结蜡、水嘴刺大、水表卡、水表堵、管线冻堵、集油管线泄漏和油井结蜡等50多类预警模型，改变了传统的单参数报警、事后处置模式，为技术人员提供了数据关联变化规律挖掘和建模分析工具，解决生产信息化条件下“一井一策、一设备一指标”的预警式管理问题，指导技术人员超前采取预防性措施、将问题消除在萌芽状态，最大限度地避免损失、降低生产成本。该软件工具形成的智能化预警方法，适用于常规油气田生产现场，具有广泛推广应用价值。

主要参考文献

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