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，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，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性维修制定出科学合理的对策，提高设备运行的安全性[4]。

（二）利用大数据技术对油田设备进行故障监测

在石油生产的过程中，为了保证油田生产设备的稳定性，需借助大数据技术对生产过程进行监测，掌握设备的运行状态。如果发现数据异常，系统就会自动发出警报，并自动诊断其中可能会产生的故障，快速进行处理。比如，可以收集关于油田生产过程中的腐蚀数据、气象数据、机泵监测数据等。同时也会对油气生产设备的故障数据、配套物联网生产的工况数据、维修数据等进行监测，为设备的综合故障率分析提供依据，提高设备运行的安全性。例如，某地区的石油企业在不改变已知原料的情况下，采用大数据分析技术对钻井操作进行监测。通过表面传感器监测井下条件，同时将数据传递给工作人员。借助对沉积物累积、水透明度、热梯度、差压情况等数据的监测，快速找到堵漏、井喷、卡管等一系列问题。

（三）利用大数据技术来对油田设备进行故障诊断

在对油田生产设备的故障进行诊断时，也可以使用大数据分析技术。比如PCA技术，这是一种很普遍的数据降维方法，其将数据投影至低维空间内，从而获取过程信息，删减不必要的信息，并对数据进行压缩。在油田生产过程中，为了提高PCA故障诊断技术的准确性，可采用迭代多模型的PCA故障诊断技术。根据相应的划分标准，对油田生产中的原始数据进行划分。构建各种类型的PCA模型，减少故障检测的时间。对于划分类型之后的数据信息，可借助SWE统计量监测生产系统进行分析，并且借助迭代算法构建PCA模型。一旦油田生产设备产生故障，便要进行诊断。

在诊断过程中，需根据不同的故障类型构建残差空间。SWE统计量监测系统可以对残差空间里的故障信息进行有效利用，从而更加科学地判断故障。因为油田生产具有一定的复杂性，设备可能会产生故障，而且设备运行过程中的数据，会不断产生变化，所以过去的静态分析法已经不再适用。这种基于SWE的迭代PCA诊断方法，可以在设备产生多种故障的情况下及时确定故障位置，同时根据初始数据来构建PCA模型，确定不同的参数，算出与各种故障方向相对的SWE统计量值。如果这个值小于与之相对应的范围，那么就表示设备运行良好；如果这个值大于与之相对应的范围，则表示其中存在故障[5]。

（四）利用大数据技术对故障进行分析

通过大数据技术对故障设备率进行评估，可算出故障运行正常率、故障率，统计出相应的设备的故障信息，对设备实施横向和纵向的对比。而且在油田生产过程中，通过设备故障信息数据，可以实现对故障率的分析。然而，在运行时，井站和矿区的情况不同，也会对设备故障产生一定的影响。可引入配套物联网采集的工况数据，和维修保养的数据，将其组合在一起，而在Hadoop大数据分析中进行建模，通过挖掘获得更加准确的设备故障率。

本文提到的多维故障分析法包括以下几个类型的数据：第一是设备故障数据，包括设备信息、设备型号、故障类型、故障次数、设备运行时间等；第二是物联网采集的工况数据，包括油气生产设备的流量、产量、振动、位移等，另外还有设备的温度、腐蚀性；第三是维修保养的数据，比如保养时间、保养等级、配件更换情况等。

Hadoop按照这几种数据类型的等级、权重、占比，建立大数据模型，使不同维度的数据输入到MapReduce的框架中，通过计算模型来进行计算，从而得出结果，为油田设备的管理、巡检和维修提供相应的决策依据。

（五）利用大数据技术对故障发出预警

在获得了设备故障率数据后，可利用大数据技术对故障发出警报。比如，对于油田的井口装置、阀门等控制设备，一般会采用定期检修的方式。如果检修过多，就可能导致生产设备损耗，降低产量。而大数据预警则能在设备正常运行的情况下分析出故障产生的原因，开展预知性的维护工作，从而避免增加维修成本，避免产生停工的风险。对于油田设备的预警，可借助现场数据的采集和传输、存储，发送到Hadoop的HDFS分布式文件里，进行永久保存。在基于MapReduce的设备故障预测模型中，对所采集的维度数据进行核算，通过JAVA程序方式获取相应的函数。

第一，MapReduce库会将预测算法程序的输入文件分成很多份，每一份大概为20MB左右，并通过fork将进程传递给另外的设备。第二，任务跟踪器被分配了任务，读取相对应分片的输入数据，比如设备的温度、位移、运行等。完成任务后，MapReduce函数对预警模型的代码进行调用。

可借助这样的技术来获取油田设备的运行数据，将这些数据传递到Hadoop故障预测模型中进行比较。如果对比的结果相似，则能预测故障产生的近似时间，开展预防性的设备维护工作。

（六）利用大数据技术对油田设备故障诊断进行优化

首先，要建立起油田设备故障诊断的数据库。在建立油田设备故障诊断数据库时，必须从大量的数据中筛选出具有代表性的数据作为分析对象。例如，在对某一油田设备进行故障诊断时，可以建立起一个基于时间序列分析方法的数据库。同时，要建立起多个类型数据相结合的数据库。在这一过程中，可以对不同类型数据中所包含的信息进行有效整合，从而形成一个具有针对性的大数据分析模型。在完成这一工作后，才能实现油田设备故障诊断的优化。

其次，充分利用大数据技术的优势。在对某一油田设备进行故障诊断时，可以将大数据技术与其他方法相结合进行分析和优化。例如，在对某一油田设备进行故障诊断时，可以使用传统方法对其故障类型进行判断并定位故障位置；如果无法确定故障位置，则可以采用大数据技术对其故障类型进行判断和定位；如果无法确定故障类型，则可以利用传统方法对其进行详细诊断；如果仍然无法确定故障类型，则可以采用大数据技术对其进行定位和诊断。此外，还可以采用人工神经网络、模糊理论以及基于逻辑的推理等方法，实现对油田设备故障诊断的优化[6]。

六、大数据在油田设备故障诊断中的应用前景

随着计算机技术和大数据技术的不断发展，其在油田设备故障中的诊断也会逐渐朝着智能化、先进化、数字化的方向发展。在油田生产过程中，设备的运行会产生诸多的数据和信息，对大数据技术的利用范围也会越来越大。通过对数据进行挖掘和利用，可发现其中的规律。实时调整油田设备的运行情况，采取科学合理的策略，带来更高的产量和更多的经济效益。

在不久的将来，大数据技术会越来越先进。它不但能发现油田设备运行指标的异常，更能找到油田生产要素之间的关联性。同时对油田生产指标的变化趋势、产量等进行预测，并且分析设备的安全程度、工况效率。通过先进的大数据分析，掌握设备的维修率以及寿命。未来的大数据技术还能展现出相应的生产指标，以及隐藏的多维、多元化数据，还有影响油田生产的一些因素，数据规模也会从MB级升级到TB、PB、ZB，增长速度越来越快，满足日益增长的油田数据的分析需求。

在挖掘分析方面，效率也会逐渐得到提升。过去的单机挖掘算法会逐渐被替代，云时代数据挖掘系统会逐渐产生。从基础设施架构到分析应用，均发生了一定的改变。而且在数据标准以及接口方面会实现突破性的改变，形成以数据驱动决策的信息化顶层架构。

最后，云计算和大数据挖掘技术也会得到一定的结合，根据实际情况来获取计算力、存储力，形成可伸缩的动态性数据挖掘利用体系，更好地为油田生产服务。

七、结语

随着社会的发展和进步，人们对石油的需求量也越来越大。为了满足社会需要，油田企业要做好信息化建设工作，引进先进的大数据技术、计算机技术，对各种设备和仪器的运行进行监测，保证其运行的安全性。本文分析了大数据分析对油田生产设备的故障诊断情况，提出了关于技术的一些应用设想。希望能集中处理油田生产设备的数据，满足油田生产的各项需要，获取更多的经济效益。

参考文献

[1]杨剑.大数据分析技术在油田生产中的应用分析[J].中国石油和化工标准与质量，2020，40（15）：41-42.

[2]孙希昀.油田智能钻井管控系统大数据挖掘分析模型研究[J].数字通信世界，2018（1）：246+269.

[3]唐富强，李富春.基于实时信息的油田设备修保管理研究和初步应用[J].内燃机与配件，2017（13）：97-98.

[4]祁东明.海洋石油平台注水泵在线监测与故障智能诊断技术应用[J].石油工业技术监督，2021，37（3）：9-13.

[5]刘晓垒，马祥厚.人工智能技术在油田联合站生产安全预警中的应用[J].信息系统工程，2020（2）：92-93.

[6]王旭东，颜菁菁，石张泽，等.运用精细化管理降低渤海油田修井设备故障率——以渤南区域为例[J].石化技术，2019，26（8）：249+251.

作者单位：新疆油田公司数据公司