CN106327016A - 基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统 - Google Patents

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Abstract

一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统包括辅助决策模块、手机通讯模块和智能手持终端；辅助决策模块包括静态、动态特车优化调度子系统：静态特车优化调度子系统分别采用人工经验和基于智能静态优化算法的调度方法生成静态派车方案并自动对比不同静态派车方案的各项指标参数，获得最优静态派车方案；动态特车优化调度子系统分别采用人工经验和基于智能动态优化算法的调度方法生成动态派车方案并自动对比不同动态派车方案的各项指标参数，获得最优动态派车方案；手机通讯模块接收智能手持终端上报的车辆及任务状态更新信息及向智能手持终端发送最优静态派车方案和最优动态派车方案。能够提高特车调度效果、确保作业生产的时效性。

Description

基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统。
背景技术
作业生产是油田工作中的重要环节，其安全性和时效性直接影响着采油厂的经济效益。采油厂作业生产过程，需要利用特种车辆为作业生产过程提供设备或物源，因此特种车辆调度的合理高效性直接影响着作业生产的时效性和安全性。在现阶段采油厂作业生产过程中，主要根据现场工作人员的多年经验进行特车调度。然而由于采油厂作业生产任务数量多、分布广、需车类型不一、车辆供给量不足等造成特车调度过程较为复杂，而人工经验有限，往往会造成特种车辆的利用率较低、作业生产时效性差。
发明内容
本发明实施例针对上述现有技术的不足，开发了一种静态与动态结合的基于物联网的采油厂作业生产特种车辆智能优化系统，能够提高特车的调度效果、确保作业生产的时效性。
本发明所采取的技术方案为：
一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，包括：
辅助决策模块、手机通讯模块和智能手持终端；
所述辅助决策模块包括静态特车优化调度子系统和动态特车优化调度子系统：
所述静态特车优化调度子系统，用于分别采用人工经验和基于智能静态优化算法的调度方法生成静态派车方案，并自动对比不同静态派车方案的各项指标参数，获得最优静态派车方案；
所述动态特车优化调度子系统，用于分别采用人工经验和基于智能动态优化算法的调度方法生成动态派车方案，并自动对比不同动态派车方案的各项指标参数，获得最优动态派车方案；
所述手机通讯模块，用于接收所述智能手持终端上报的车辆及任务状态更新信息以及向所述智能手持终端发送所述最优静态派车方案和所述最优动态派车方案。
智能手持终端，包括智能手机，通过GPRS无线方式与上述特车智能优化调度系统通信，作业生产人员可通过操作该智能手持终端实时获取派车方案信息并上报车辆及任务状态更新信息。
所述静态特车优化调度子系统通过嵌入基于改进K-means—遗传算法的智能静态优化调度方法实现采油厂作业生产特车的多目标多优先级智能静态优化调度。
所述的基于改进K-means—遗传算法的智能静态优化调度方法依次含有以下步骤：
（1）在满足车辆工作时间和任务需车特点的基础上，以车辆使用总数最少为整体目标，以组内行车距离最短为局部目标，采用加入任务分组数目限定和分组合理性评价准则的改进K-means算法对需车任务优化分组。
由于每组最多包含三个任务，可以根据上报的第m类任务数N m ，确定分组范围约束条件，取该范围内的每一个整数值K m 遍历，解决了算法只能求解确定分组的任务划分问题的约束，任务分组的约束条件表示为：
（1）
组合理性的评价标准通过比较第i个任务组的组内平均距离d i与所有任务组的平均距离D的大小判断分组的合理性，克服了算法易陷入局部最优解的缺点，分组合理性的评价标准表示为：
（2）
（2）在满足现有各车型数量上限要求的基础上，以任务完成总数最大为主要目标，以完成任务油井的总产油量最大为辅助目标，采用在变异算子后加入裂变算子的改进遗传算法择优选择任务组。
所述动态特车优化调度子系统通过嵌入基于邻域交叉策略的改进遗传算法的智能动态优化调度方法实现采油厂作业生产特车的单目标局部智能动态优化调度。
所述的基于邻域交叉策略的改进遗传算法的智能动态优化调度方法依次含有以下步骤：
（1）针对需车任务数较少的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于顺路原则的动态插入法对突发状况任务进行处理，修改当前派车方案；
（2）针对需车任务数较多的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于邻域交叉策略的遗传算法对突发状况任务进行处理，修改当前的派车方案。
所述优化调度系统的用户网页操作界面采用VS2010软件开发工具、C#语言、.Net框架、Oracle数据库，以Web表单显示的形式设计。
所述优化调度系统还包括信息管理模块、卫星定位模块和审核查询模块，实现采油厂作业生产特车调度过程一体化管理。
所述信息管理模块通过建立相应的数据库，完成任务信息管理（如添加、删除与更新）和车辆信息管理（如更新）；所述卫星定位模块利用GPS卫星定位系统获取特车和任务的地理位置信息；所述审核查询模块，用于审核特车和任务信息的准确性并查询任务和特车的相关信息。
所述辅助决策模块主要包括静态特车优化调度功能、动态特车优化调度功能、调度结果显示功能、指标对比结果现实功能、方案选择功能。所述静态特车优化调度功能和动态特车优化调度模块功能通过调用相应的子系统，实现特车智能优化调度方案的生成。
所述智能手持终端包括智能手机，所述智能手机内设有输入和接收模块、语音提醒模块，作业生产人员通过智能手持终端向所述优化调度系统上报车辆及任务状态更新信息以及接收所述优化调度系统发送的所述最优静态派车方案和所述最优动态派车方案。
由于采用了上述技术方案，本发明取得的有益效果为：
1、通过使用该采油厂作业生产特车智能优化调度系统，提高了作业生产的时效性。
2、嵌入在系统中的特车静态优化调度和动态优化调度相结合的优化调度方法，提高采油厂作业生产特种车辆的利用率和作业生产的效益、避免了作业事故的发生。
3、通过物联网技术的应用，系统可以实时的获取任务和车辆状态信息，并及时将派车方案下发给各部门和操作人员，提高了采油厂作业生产可靠性和智能化程度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例公开的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统的功能设计示意图；
图2是本发明实施例公开的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统的辅助决策模块的实施流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例开发了一种静态与动态结合的基于物联网的采油厂作业生产特种车辆智能优化系统，能够提高特车的调度效果、确保作业生产的时效性。以下进行结合附图进行详细描述。
本发明实施例公开的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，包括：
辅助决策模块、手机通讯模块和智能手持终端；
所述辅助决策模块包括静态特车优化调度子系统和动态特车优化调度子系统：
所述静态特车优化调度子系统，用于分别采用人工经验和基于智能静态优化算法的调度方法生成静态派车方案，并自动对比不同静态派车方案的各项指标参数，获得最优静态派车方案；
所述动态特车优化调度子系统，用于分别采用人工经验和基于智能动态优化算法的调度方法生成动态派车方案，并自动对比不同动态派车方案的各项指标参数，获得最优动态派车方案；
所述手机通讯模块，用于接收所述智能手持终端上报的车辆及任务状态更新信息以及向所述智能手持终端发送所述最优静态派车方案和所述最优动态派车方案。
智能手持终端，包括智能手机，通过GPRS无线方式与上述特车智能优化调度系统通信，作业生产人员可通过操作该智能手持终端实时获取派车方案信息并上报车辆及任务状态更新信息。
所述静态特车优化调度子系统通过嵌入基于改进K-means—遗传算法的智能静态优化调度方法实现采油厂作业生产特车的多目标多优先级智能静态优化调度。
所述的基于改进K-means—遗传算法的智能静态优化调度方法依次含有以下步骤：
（1）在满足车辆工作时间和任务需车特点的基础上，以车辆使用总数最少为整体目标，以组内行车距离最短为局部目标，采用加入任务分组数目限定和分组合理性评价准则的改进K-means算法对需车任务优化分组。
由于每组最多包含三个任务，可以根据上报的某类任务数N m ，确定分组范围约束条件，取该范围内的每一个整数值K m 遍历，解决了算法只能求解确定分组的任务划分问题的约束，任务分组的约束条件表示为：
（1）
组合理性的评价标准通过比较第i个任务组的组内平均距离d i与所有任务组的平均距离D的大小判断分组的合理性，克服了算法易陷入局部最优解的缺点，分组合理性的评价标准表示为：
（2）
（2）在满足现有各车型数量上限要求的基础上，以任务完成总数最大为主要目标，以完成任务油井的总产油量最大为辅助目标，采用在变异算子后加入裂变算子的改进遗传算法择优选择任务组。
所述动态特车优化调度子系统通过嵌入基于邻域交叉策略的改进遗传算法的智能动态优化调度方法实现采油厂作业生产特车的单目标局部智能动态优化调度。
所述的基于邻域交叉策略的改进遗传算法的智能动态优化调度方法依次含有以下步骤：
（1）针对需车任务数较少的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于顺路原则的动态插入法对突发状况任务进行处理，修改当前派车方案；
（2）针对需车任务数较多的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于邻域交叉策略的遗传算法对突发状况任务进行处理，通修改当前的派车方案。
所述优化调度系统的用户网页操作界面采用VS2010软件开发工具、C#语言、.Net框架、Oracle数据库，以Web表单显示的形式设计。
所述优化调度系统还包括信息管理模块、卫星定位模块和审核查询模块，实现采油厂作业生产特车调度过程一体化管理。
所述信息管理模块通过建立相应的数据库，完成任务信息管理（如添加、删除与更新）和车辆信息管理（如更新）；所述卫星定位模块利用GPS卫星定位系统获取特车和任务的地理位置信息；所述审核查询模块，用于审核特车和任务信息的准确性并查询任务和特车的相关信息。
所述辅助决策模块主要包括静态特车优化调度功能、动态特车优化调度功能、调度结果显示功能、指标对比结果现实功能、方案选择功能。所述静态特车优化调度功能和动态特车优化调度模块功能通过调用相应的子系统，实现特车智能优化调度方案的生成。
所述智能手持终端包括智能手机，所述智能手机内设有输入和接收模块、语音提醒模块，作业生产人员通过智能手持终端向所述优化调度系统上报车辆及任务状态更新信息以及接收所述优化调度系统发送的所述最优静态派车方案和所述最优动态派车方案。
下面结合附图1、附图2对本发明作进一步的详细说明，需要说明的是，本发明并不局限于这些实施例。
如图1所示，本发明设计了一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，包括：信息管理模块，通过建立相应的数据库，完成任务添加、删除与更新、现有车辆信息更新这两部分功能；卫星定位模块，利用GPS卫星定位系统获取特车和任务的地理位置信息；手机通讯模块，用于向相关人员发送派车方案信息和接收车辆及任务状态更新信息；辅助决策模块，用于根据需求智能生成派车方案；审核查询模块，用于审核特车和任务信息的准确性并查询任务和特车的相关信息；智能手持终端，用于实时接收派车任务和发送车辆及任务更新信息。
其中，辅助决策模块包括：
静态特车优化调度子系统，分别采用人工经验和基于智能静态优化算法的调度方法生成次日派车方案，并自动对比不同派车方案的各项指标参数，获得最优静态派车方案；
动态特车优化调度子系统，分别采用人工经验和基于智能动态优化算法的调度方法修改当日不合理派车方案，并自动对比不同派车方案的各项指标参数，获得最优动态派车方案；
其中，融入在采油厂作业运行管理平台中的用户网页操作界面，可实现任务和特车信息管理、任务地理位置获取、优化派车方案生成、信息查询和派车方案下发这几个部分智能一体化管理功能。
智能手持终端，包括智能手机，通过GPRS无线方式与上述特车智能优化调度系统通信，作业生产人员可通过操作该智能手持终端实时获取派车方案信息并上报任务更新信息。
所述静态特车优化调度子系统通过嵌入基于改进K-means—遗传算法的智能静态优化调度方法可实现采油厂作业生产特车的多目标多优先级智能静态优化调度。
所述基于改进K-means—遗传算法的智能静态优化调度方法依次含有以下步骤：
（1）在满足车辆工作时间和任务需车特点的基础上，以车辆使用总数最少为整体目标，以组内行车距离最短为局部目标，采用加入任务分组数目限定和分组合理性评价准则的改进K-means算法对需车任务优化分组。
（2）在满足现有各车型数量上限要求的基础上，以任务完成总数最大为主要目标，以完成任务油井的总产油量最大为辅助目标，采用在变异算子后加入裂变算子的改进遗传算法择优选择任务组。
所述动态特车优化调度子系统通过嵌入基于邻域交叉策略的改进遗传算法的智能动态优化调度方法可实现采油厂作业生产特车的单目标局部智能动态优化调度。
所述的基于邻域交叉策略的改进遗传算法的智能动态优化调度方法依次含有以下步骤：
（1）针对需车任务数较少的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于顺路原则的动态插入法对突发状况任务进行处理，修改当前派车方案；
（2）针对需车任务数较多的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于邻域交叉策略的遗传算法对突发状况任务进行处理，修改当前的派车方案。
所述用户网页操作界面采用VS2010软件开发工具、C#语言、.Net框架、Oracle数据库，以Web表单显示的形式设计，包括信息管理模块、卫星定位模块、辅助决策模块、手机通信模块和审核查询模块，实现采油厂作业生产特车调度过程一体化管理。
所述信息管理模块通过建立相应的数据库，完成任务添加、删除与更新、现有车辆信息更新这两部分功能；所述卫星定位模块利用GPS卫星定位系统获取特车和任务的地理位置信息；所述手机通讯模块，用于向相关人员发送派车方案信息和接收车辆及任务状态更新信息；所述审核查询模块，用于审核特车和任务信息的准确性并查询任务和特车的相关信息。
所述辅助决策模块主要包括静态特车优化调度功能、动态特车优化调度功能、调度结果显示功能、指标对比结果现实功能、方案选择功能。所述静态特车优化调度功能和动态特车优化调度模块功能通过调用相应的子系统，实现特车智能优化调度方案的生成。
所述智能手持终端包括智能手机，所述智能手机内设有输入和接收模块、语音提醒模块，作业生产人员可通过智能手持终端接收系统的派车方案信息和向系统发送实时的任务更新信息。
综上所述，本发明提出的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度实现了采油厂作业生产特车智能优化调度过程一体化管理，达到了提高了采油厂作业生产时效性的目的。
如附图1和附图2所示，本发明的大致工作流程为：
（1）系统管理人员通过操作车辆地理信息模块利用卫星定位系统获取车辆和作业生产任务的地理位置信息并存储到数据库中；
（2）作业生产小队负责人员录入次日的作业生产任务需车信息并保存到数据库；
（3）特车大队负责人员录入和修改特种车辆相关信息并保存到数据库中；
（4）特车调度负责人员调用静态优化调度子系统生成次日派车单。通过调用次日需车任务的信息，分别采用人工和智能的调度方法生成派车方案，查询不同调度方案下的各项指标参数从而选择较优的派车方案，并发送给生产办审核。其中，智能调度方法通过嵌入基于改进K-means—遗传算法的多目标多优先级智能优化调度方法实现自动优化调度方案的生成，该方法依次含有以下步骤：
①首先，在满足车辆工作时间的基础上，以车辆使用总数最少为整体目标，以组内行车距离最短为局部目标，针对各类需求不同的任务采用改进K-means算法对任务优化分组；
②其次，在满足现有各车型车辆数量上限的基础上，以任务完成数最大为目标，采用基于贪婪修正策略和裂变策略的改进遗传算法择优选择任务组；
③最后，以车辆行驶距离最短为目标，采用穷举法对组内任务合理排序。
（5）当作业生产任务出现突发状况时，作业小队通过智能手持终端向系统发出报警并发送任务状态更新信息。特车调度负责人员通过调用动态优化调度子系统修改当日派车单。通过调用数据库中的当前派车方案和突发故障任务的信息，分别采用人工和智能的调度方法生成改进的派车方案，查询不同调度方案下的各项指标参数从而选择较优的派车方案，并发送给生产办审核。其中，智能调度方法通过嵌入基于邻域交叉策略的改进遗传算法的单目标局部动态优化调度方法实现调度方案的智能优化调整，该方法依次含有以下步骤：
①针对需车任务数较少的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于顺路原则的动态插入法对突发状况任务进行处理，修改当前派车方案；
②针对需车任务数较多的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于邻域交叉策略的遗传算法对突发状况任务进行处理，修改当前的派车方案。
（6）生产办负责人审核通过生成的派车方案后，生成、打印和发送实时的派车方案信息到相关部门和人员的智能手持终端。
由于采用了上述技术方案，本发明取得的有益效果为：
1、通过使用该采油厂作业生产特车智能优化调度系统，提高了作业生产的时效性。
2、嵌入在系统中的特车静态优化调度和动态优化调度相结合的优化调度方法，提高采油厂作业生产特种车辆的利用率和作业生产的效益、避免了作业事故的发生。
3、通过物联网技术的应用，系统可以实时的获取任务和车辆状态信息，并及时将派车方案下发给各部门和操作人员，提高了采油厂作业生产可靠性和智能化程度。
需要进一步说明的是，本文所描述的具体实施例仅仅是针对本发明的精神所做的举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例作各种各样的修改或补充或采用类似的方法替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义范围。

Claims (8)

1.一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，其特征在于，包括：
辅助决策模块、手机通讯模块和智能手持终端；
所述辅助决策模块包括静态特车优化调度子系统和动态特车优化调度子系统：
所述静态特车优化调度子系统，用于分别采用人工经验和基于智能静态优化算法的调度方法生成静态派车方案，并自动对比不同静态派车方案的各项指标参数，获得最优静态派车方案；
所述动态特车优化调度子系统，用于分别采用人工经验和基于智能动态优化算法的调度方法生成动态派车方案，并自动对比不同动态派车方案的各项指标参数，获得最优动态派车方案；
所述手机通讯模块，用于接收所述智能手持终端上报的车辆及任务状态更新信息以及向所述智能手持终端发送所述最优静态派车方案和所述最优动态派车方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，其特征在于：所述静态特车优化调度子系统通过嵌入基于改进K-means—遗传算法的智能静态优化调度方法实现采油厂作业生产特车的多目标多优先级智能静态优化调度。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，其特征在于：所述的基于改进K-means—遗传算法的智能静态优化调度方法依次含有以下步骤：
（1）在满足车辆工作时间和任务需车特点的基础上，以车辆使用总数最少为整体目标，以组内行车距离最短为局部目标，采用加入任务分组数目限定和分组合理性评价准则的改进K-means算法对需车任务优化分组；
（2）在满足现有各车型数量上限要求的基础上，以任务完成总数最大为主要目标，以完成任务油井的总产油量最大为辅助目标，采用在变异算子后加入裂变算子的改进遗传算法择优选择任务组。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，其特征在于：所述动态特车优化调度子系统通过嵌入基于邻域交叉策略的改进遗传算法的智能动态优化调度方法实现采油厂作业生产特车的单目标局部智能动态优化调度。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，其特征在于：所述的基于邻域交叉策略的改进遗传算法的智能动态优化调度方法依次含有以下步骤：
（1）针对需车任务数较少的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于顺路原则的动态插入法对突发状况任务进行处理，修改当前派车方案；
（2）针对需车任务数较多的情况，以任务完成数最大为目标，采用基于邻域交叉策略的遗传算法对突发状况任务进行处理，修改当前的派车方案。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，其特征在于：所述优化调度系统的用户网页操作界面采用VS2010软件开发工具、C#语言、.Net框架、Oracle数据库，以Web表单显示的形式设计。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，其特征在于，还包括：
信息管理模块、卫星定位模块和审核查询模块；
所述信息管理模块通过建立相应的数据库，完成任务信息管理和车辆信息管理；
所述卫星定位模块利用GPS卫星定位系统获取特车和任务的地理位置信息；
所述审核查询模块，用于审核特车和任务信息的准确性并查询任务和特车的相关信息。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的采油厂作业生产特车智能优化调度系统，其特征在于：所述智能手持终端包括智能手机，所述智能手机内设有输入和接收模块、语音提醒模块，作业生产人员通过智能手持终端向所述优化调度系统上报车辆及任务状态更新信息以及接收所述优化调度系统发送的所述最优静态派车方案和所述最优动态派车方案。
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