CN107909157A - 海上油田动设备集群化监测诊断系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种海上油田动设备集群化监测诊断系统,包括设备档案模块、检维修一体化部分、故障库模块、集成模块、备件信息模块和点检管理模块;检维修一体化部分包括状态监测模块,状态监测模块采集设备状态监测参数,用幅值分析进行故障预警,结合图谱分析实现故障诊断,编写诊断报告,指导设备维修;判断设备启停机状态变化,当设备停机时,制定设备保养方案和设备检修方案,并记录保养过程信息和检修过程信息;挖掘所需数据,输出相关KPI管理报表。本发明能够采集机泵、内燃机、往复压缩机和离心压缩机等设备状态监测参数,实现故障预警和故障诊断,编写诊断报告,优化维修任务,指导设备维修,生成KPI管理报表。
Description
技术领域
本发明涉及海上设备数据监测领域,更具体的说,是涉及一种海上油田动设备集群化监测诊断系统。
背景技术
目前,大多数企业专注状态监测功能建设,如机泵、压缩机状态监测,而内燃机在线状态监测还没有成熟产品,而基于状态监测的管理层面功能又较少,没有有效和状态监测进行有效结合。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中的不足,提供了一种海上油田动设备集群化监测诊断系统,能够采集机泵、内燃机、往复压缩机和离心压缩机等设备状态监测参数,实现故障预警和故障诊断,编写诊断报告,优化维修任务,指导设备维修,生成KPI管理报表。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
一种海上油田动设备集群化监测诊断系统,包括设备档案模块、检维修一体化部分、故障库模块、集成模块、备件信息模块和点检管理模块;
所述检维修一体化部分包括状态监测模块,状态监测模块主要采集设备状态监测参数,采用幅值分析进行故障预警,结合图谱分析实现故障诊断,根据故障诊断编写诊断报告,以诊断报告为依据优化维修任务,指导设备维修;通过状态监测模块判断设备启停机状态变化,当设备停机时,根据维修任务优化结论制定设备保养方案和设备检修方案,并记录保养过程信息和检修过程信息;根据保养过程信息和检修过程信息挖掘所需数据,输出相关KPI管理报表。
所述状态监测模块包括机泵监测子模块、内燃机监测子模块、往复压缩机监测子模块和离心压缩机监测子模块。
所述故障预警通过GIS地图、设备状态和设备测点三种类型实现颜色变化提醒。
所述KPI管理报表包括故障类型统计、完好率统计、维修费用统计和剩余工作寿命。
所述设备档案模块用于记录设备基本信息和技术信息,基本信息包括设备名称、设备编号、资产变化、设备型号、设备厂家、设备结构形式、投产日期,技术信息包括安装环境信息、安装位置、功率、输送介质信息、结构部件信息、零部件材料、管线信息、流量、扬程、带有传感器技术信息、驱动设备类型、驱动设备厂家、驱动设备功率、转速和润滑油型号。
所述故障库模块用于存储状态监测模块诊断设备状态时编写的诊断报告内容。
所述集成模块包括润滑油管理子系统和RCM子系统。
所述备件信息模块用于存储设备保养维护和维修时所需备件信息,如备件名称、型号、厂家和数量。
所述点检管理模块用于将设备点检记录和滑油监测记录系统化,用于辅助设备故障诊断并记录设备状态变化的过程,实现点检数据分析功能;其中,设备点检记录用于设备点检数据分析,滑油监测记录用于滑油监测数据分析。
与现有技术相比,本发明的技术方案所带来的有益效果是:
(1)本发明采集机泵、内燃机、往复压缩机和离心压缩机等设备状态监测参数,实现故障预警和故障诊断,编写诊断报告,优化维修任务,指导设备维修。
(2)本发明能够判断机泵、内燃机、往复压缩机和离心压缩机等设备启停机状态变化,当设备停机时,制定设备保养方案和设备检修方案,并记录保养过程信息和检修过程信息,挖掘所需相关数据,输出相关KPI管理报表,提供给设备管理者。
(3)本发明通过状态监测保障设备安全运行,降低了设备故障率,为海上平台生产提供了保障,降低了维保费用。
附图说明
图1是本发明海上油田动设备集群化监测诊断系统功能图;
图2是本发明的分层分布式架构应用示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
如图1所示,本发明的海上油田动设备集群化监测诊断系统,包括设备档案模块、检维修一体化部分、故障库模块、集成模块、备件信息模块和点检管理模块。
所述设备档案模块主要用于记录设备基本信息和技术信息。其中,基本信息包括设备名称、设备编号、资产变化、设备型号、设备厂家、设备结构形式、投产日期等。技术信息包括安装环境信息、安装位置、功率、输送介质信息、结构部件信息、零部件材料、管线信息、流量、扬程、带有传感器技术信息、驱动设备类型、驱动设备厂家、驱动设备功率、转速和润滑油型号等等。
所述检维修一体化部分包括状态监测模块,所述状态监测模块包括机泵监测子模块、内燃机监测子模块、往复压缩机监测子模块和离心压缩机监测子模块等。状态监测模块主要采集机泵、内燃机、往复压缩机和离心压缩机等设备状态监测参数,采用幅值分析进行故障预警,结合图谱分析实现故障诊断,根据故障诊断编写诊断报告,以诊断报告为依据优化维修任务,指导设备维修。其中,故障预警通过GIS地图、设备状态和设备测点等三种类型实现颜色变化提醒。
通过状态监测模块判断机泵、内燃机、往复压缩机和离心压缩机等设备启停机状态变化,当设备停机时,根据维修任务优化结论制定设备保养方案和设备检修方案,并记录保养过程信息和检修过程信息。根据以上保养过程信息和检修过程信息挖掘所需相关数据,输出相关KPI管理报表,提供给设备管理者。KPI管理报表包括故障类型统计(如轴承故障、齿轮故障等等)、完好率统计(设备完好的比重)、维修费用统计(一定时间下的维修额度)、剩余工作寿命(根据设备状态和维修信息判断剩余工作寿命)。
所述故障库模块用于存储状态监测模块诊断设备状态时编写的诊断报告内容。当状态监测模块诊断出设备状态时,其编写的诊断报告内容自动计入故障库。
所述集成模块包括润滑油管理子系统和RCM子系统,可将润滑油管理子系统、RCM子系统等集成到海上油田动设备集群化监测诊断系统下,实现统一管理和操作。
所述备件信息模块用于存储设备保养维护和维修时所需备件信息。目前针对设备保养维护和维修,都建有备件库(如备存轴承、润滑油等),将这些备件信息(如备件名称、型号、厂家、数量等)记录到海上油田动设备集群化监测诊断系统下,实现系统管理。
点检管理模块:目前海上油田针对设备要进行定期由人员巡检,观察设备的运行状态并记录设备运行的一些信息,如流量、压力等参数,目前多以纸质版现场手写记录。点检管理模块就是用于将设备点检记录和滑油监测记录等信息系统化,录入到系统中,可用来辅助设备故障诊断并记录设备状态变化的过程,实现点检数据分析功能。点检管理用于现场人员日常巡检数据的管理,辅助进行设备状态监测评估。其中,设备点检记录用于设备点检数据分析,滑油监测记录用于滑油监测数据分析。
图2是本发明海上油田动设备集群化监测诊断系统的分层分布式架构应用示意图。在生产单元(海洋石油平台/处理厂等),设备现场级服务器,采集现场设备参数(振动、动态压力等等),实现数据的现场存储、分析、上一级数据传输等功能。然后可根据公司组织架构层级和产业板块需求(可实现五个层级架构:),在每一层级或产业板块部署层级/板块级中心服务器,通过中海油局域网实现各层级的数据传输,所有层级数据汇总至中海油监测诊断中心级服务器,最终实现海上油田的分层分布式架构管理。
中海油能源发展装备技术有限公司从2002年开展状态监测服务,主要从事机泵离线振动监测,后续又引进了往复压缩机、内燃机的离线监测技术,2009年开始研究机泵、往复压缩机在线状态监测技术。20012年-2017年,开展海上油田动设备集群化监测诊断系统研究与开发,实现了关键机泵、往复压缩机、离心压缩机、内燃机等类型设备状态监测模块功能,以及设备台账管理、故障库管理、备件信息管理、点检信息管理、检维修管理、启停机记录管理、管理报表(KPI)管理等管理层面功能。目前,公司在状态监测方面的收益包含:状态监测系统安装、维护、分析等方面,从2010-2016年,在线状态监测服务产值约2537万元。
尽管上面结合附图对本发明进行了描述,但本发明并不局限于上述,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,还可以做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。
Claims (9)
1.一种海上油田动设备集群化监测诊断系统,其特征在于,包括设备档案模块、检维修一体化部分、故障库模块、集成模块、备件信息模块和点检管理模块;
所述检维修一体化部分包括状态监测模块,状态监测模块主要采集设备状态监测参数,采用幅值分析进行故障预警,结合图谱分析实现故障诊断,根据故障诊断编写诊断报告,以诊断报告为依据优化维修任务,指导设备维修;通过状态监测模块判断设备启停机状态变化,当设备停机时,根据维修任务优化结论制定设备保养方案和设备检修方案,并记录保养过程信息和检修过程信息;根据保养过程信息和检修过程信息挖掘所需数据,输出相关KPI管理报表。
2.根据权利要求1所述的海上油田动设备集群化监测诊断系统,其特征在于,所述状态监测模块包括机泵监测子模块、内燃机监测子模块、往复压缩机监测子模块和离心压缩机监测子模块。
3.根据权利要求1所述的海上油田动设备集群化监测诊断系统,其特征在于,所述故障预警通过GIS地图、设备状态和设备测点三种类型实现颜色变化提醒。
4.根据权利要求1所述的海上油田动设备集群化监测诊断系统,其特征在于,所述KPI管理报表包括故障类型统计、完好率统计、维修费用统计和剩余工作寿命。
5.根据权利要求1所述的海上油田动设备集群化监测诊断系统,其特征在于,所述设备档案模块用于记录设备基本信息和技术信息,基本信息包括设备名称、设备编号、资产变化、设备型号、设备厂家、设备结构形式、投产日期,技术信息包括安装环境信息、安装位置、功率、输送介质信息、结构部件信息、零部件材料、管线信息、流量、扬程、带有传感器技术信息、驱动设备类型、驱动设备厂家、驱动设备功率、转速和润滑油型号。
6.根据权利要求1所述的海上油田动设备集群化监测诊断系统,其特征在于,所述故障库模块用于存储状态监测模块诊断设备状态时编写的诊断报告内容。
7.根据权利要求1所述的海上油田动设备集群化监测诊断系统,其特征在于,所述集成模块包括润滑油管理子系统和RCM子系统。
8.根据权利要求1所述的海上油田动设备集群化监测诊断系统,其特征在于,所述备件信息模块用于存储设备保养维护和维修时所需备件信息,如备件名称、型号、厂家和数量。
9.根据权利要求1所述的海上油田动设备集群化监测诊断系统,其特征在于,所述点检管理模块用于将设备点检记录和滑油监测记录系统化,用于辅助设备故障诊断并记录设备状态变化的过程,实现点检数据分析功能;其中,设备点检记录用于设备点检数据分析,滑油监测记录用于滑油监测数据分析。
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CN (1) | CN107909157A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111624904A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-09-04 | 青岛奥利普自动化控制系统有限公司 | 一种基于mes系统的设备管理方法和设备 |
CN111882091A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-11-03 | 南京先维信息技术有限公司 | 一种基于设备环境信息的大数据分析方法 |
CN111947714A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-17 | 陈云敬 | 一种基于大数据的石化机械故障监测系统 |
CN113240240A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-08-10 | 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 | 一种海上油田群电力系统可靠性评估系统及其方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101798957A (zh) * | 2010-01-27 | 2010-08-11 | 北京信息科技大学 | 一种动力设备故障诊断方法 |
CN103453984A (zh) * | 2013-09-13 | 2013-12-18 | 同济大学 | 基于WiMAX网络的风力发电机组振动状态监测与故障诊断系统 |
CN204900076U (zh) * | 2015-07-11 | 2015-12-23 | 梅永盛 | 一种基于gprs网络的海上油田内燃机监测系统 |
CN107061183A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-08-18 | 中山大学 | 一种海上风电机组的自动化故障诊断方法 |
-
2017
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101798957A (zh) * | 2010-01-27 | 2010-08-11 | 北京信息科技大学 | 一种动力设备故障诊断方法 |
CN103453984A (zh) * | 2013-09-13 | 2013-12-18 | 同济大学 | 基于WiMAX网络的风力发电机组振动状态监测与故障诊断系统 |
CN204900076U (zh) * | 2015-07-11 | 2015-12-23 | 梅永盛 | 一种基于gprs网络的海上油田内燃机监测系统 |
CN107061183A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-08-18 | 中山大学 | 一种海上风电机组的自动化故障诊断方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李进: "海上油田内燃机在线监测诊断系统设计", 《北京石油化工学院学报》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111624904A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-09-04 | 青岛奥利普自动化控制系统有限公司 | 一种基于mes系统的设备管理方法和设备 |
CN111624904B (zh) * | 2020-04-07 | 2022-01-18 | 青岛奥利普自动化控制系统有限公司 | 一种基于mes系统的设备管理方法和设备 |
CN111882091A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-11-03 | 南京先维信息技术有限公司 | 一种基于设备环境信息的大数据分析方法 |
CN111947714A (zh) * | 2020-08-07 | 2020-11-17 | 陈云敬 | 一种基于大数据的石化机械故障监测系统 |
CN113240240A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-08-10 | 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 | 一种海上油田群电力系统可靠性评估系统及其方法 |
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