CN111256758A - 一种抽油井监控的方法、装置、存储介质和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了一种抽油井监控的方法、装置、存储介质和计算机设备，其中，所述方法应用于油井智能监控系统，包括：采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据，其中，第一数据为传感器模块采集的数据信息，传感器模块包含于油井智能监控系统；将第一数据进行无损压缩，生成第二数据；根据第二数据，判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告。通过本方案，无需油井工人费时费力的巡视抽油井，且根据传感器模块采集的数据，能精准判断油井的出油状态，从而提升油井巡视的效率。
Description
技术领域
本发明涉及到油井远程监控领域，特别是涉及到一种抽油井监控的方法、装置、存储介质和计算机设备。
背景技术
油田的抽油井一般是要求24小时连续不断的工作的，并且工作在最佳状态。如果抽油机工作状态不佳或者停机了，对油田企业会带来比较大的损失，所以，目前各油田企业基本都会安排油井工人定时巡视抽油井的工作状态。抽油井一般分布在山区或者较偏僻的平原地区，一般没有市政道路直达油井，油井工人巡视油井时费时费力，油田企业的开支也相对比较大；另外，人工巡查的方式也只能排查抽油井是否在工作，具体的工作状态优劣，油井的出油状态是否处于最佳状态无法确认。综上，油井工人巡视油井时费时费力，且巡检结果可靠性差，造成油井巡视效率低下的问题。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种抽油井监控的方法，旨在解决油井巡视效率低下的技术问题。
本发明提出一种抽油井监控的方法，所述方法应用于油井智能监控系统，包括：
采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据，其中，第一数据为传感器模块采集的数据信息，传感器模块包含于油井智能监控系统；
将第一数据进行无损压缩，生成第二数据；
根据第二数据，判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告。
优选的，第一数据包括环境数据，根据第二数据，判断当前抽油井工作是否正常的步骤，包括：
获取环境数据的历史值，其中，环境数据包括抽油井的湿度信息；
从历史值中提取预设时间段的环境数据，生成平均值；
以平均值为基点，生成环境区间值；
判断当前环境数据的数值是否位于环境区间值；
若否，则判断当前抽油井的数据采集设备工作异常，并响起第一警报。
优选的，环境数据包括当前抽油井的井口温度信息，传感器模块包括温度传感器，判断当前环境数据的数值是否位于环境区间值的步骤之后，包括：
若否，则采集标准温度件的温度值；
判断温度值是否等同于标准温度件的温度值；
若是，则判定当前抽油井工作异常，并响起第二警报。
优选的，将第一数据进行无损压缩，生成第二数据的步骤，包括：
通过霍夫曼算法或LZW算法对第一数据进行无损压缩，生成第二数据。
本发明还提供一种抽油井监控的装置，包括：
采集模块，用于采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据，其中，第一数据为传感器模块采集的数据信息，传感器模块包含于油井智能监控系统；
压缩模块，用于将第一数据进行无损压缩，生成第二数据；
第一执行模块，用于根据第二数据，判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告。
优选的，第一执行模块包括：
获取子模块，用于获取环境数据的历史值，其中，环境数据包括抽油井的湿度信息；
第一生成子模块，用于从历史值中提取预设时间段的环境数据，生成平均值；
第二生成子模块，用于以平均值为基点，生成环境区间值；
第一判断子模块，用于判断当前环境数据的数值是否位于环境区间值；
第一报警子模块，用于若否，则判断当前抽油井的数据采集设备工作异常，并响起第一警报。
优选的，第一执行模块还包括：
采集子模块，用于若否，则采集标准温度件的温度值；
第二判断子模块，用于判断温度值是否等同于标准温度件的温度值；
第二报警子模块，用于若是，则判定当前抽油井工作异常，并响起第二警报。
优选的，压缩模块包括压缩子模块，用于通过霍夫曼算法或LZW算法对第一数据进行无损压缩，生成第二数据。
本发明还提供一种存储介质，其为计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现如上述的抽油井监控的方法。
本发明还提供一种计算机设备，其包括处理器、存储器及存储于存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述的抽油井监控的方法。
本发明的有益效果在于：通过本方案，无需油井工人费时费力的巡视抽油井，且根据传感器模块采集的数据，能精准判断油井的出油状态，从而提升油井巡视的效率。
附图说明
图1为本发明一种抽油井监控的方法的第一实施例流程示意图；
图2为本发明一种抽油井监控的装置的第一实施例结构示意图；
图3为本申请提供的存储介质一实施例的结构框图；
图4为本申请提供的计算机设备一实施例的结构框图。
标号说明：
1、采集模块；2、压缩模块；3、第一执行模块；
100、存储介质；200、计算机程序；300、计算机设备；400、处理器。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，本发明提供一种抽油井监控的方法，所述方法应用于油井智能监控系统，包括：
S1：采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据，其中，第一数据为传感器模块采集的数据信息，传感器模块包含于油井智能监控系统；
S2：将第一数据进行无损压缩，生成第二数据；
S3：根据第二数据，判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告。
在本发明实施例中，油井智能监控系统包括数据采集设备和监控中心。各抽油井具有一对应的数据采集设备，用于采集抽油井的数据。监控中心包括交换机和服务器，监控中心用于收集数据采集设备发送过来的信号信息，判断当前抽油井的工作状态。数据采集设备包含传感器模块，传感器模块包括电压传感器、电流传感器、位置传感器、红外传感器、温度传感器、湿度传感器和风速传感器等。油井智能监控系统通过传感器模块采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据，预设种类的数据包括抽油设备的电压信息和电流信息等。由于数据采集设备采集的数据种类繁多，因此，数据量非常大，需对第一数据进行无损压缩，生成第二数据。根据第二数据，监控中心的数据经交换机发送至服务器，服务器分析第二数据的合理性，从而判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告，实现数据可视化，方便及时对相应油井的工作状态进行调整，有利于实现各油井产量最大化，效益最大化。通过上述设置，无需油井工人费时费力的巡视抽油井，且根据传感器模块采集的数据，能精准判断油井的出油状态，从而提升油井巡视的效率。
进一步地，第一数据包括环境数据，根据第二数据，判断当前抽油井工作是否正常的步骤S3，包括：
S31：获取环境数据的历史值，其中，环境数据包括抽油井的湿度信息；
S32：从历史值中提取预设时间段的环境数据，生成平均值；
S33：以平均值为基点，生成环境区间值；
S34：判断当前环境数据的数值是否位于环境区间值；
S35：若否，则判断当前抽油井的数据采集设备工作异常，并响起第一警报。
在本发明实施例中，以抽油井所在的环境湿度信息为例。监控中心获取当前抽油井过去三个小时的湿度信息，生成湿度平均值。以湿度平均值为基点，生成环境区间值。举例的，若平均值为X，则环境区间值为【0.5X，2X】。监控中心判断当前湿度的数值若不在环境区间值内，则当前抽油井工作异常，并响起警报。众所周知，环境在短时间内的变化是呈渐变的，不会大幅度改变。当传感器模块采集的湿度信号的数值不在环境区间值内，则说明传感器模块可能存在异常，响起警报，提醒巡检工人维修数据采集设备。
进一步地，环境数据包括当前抽油井的井口温度信息，传感器模块包括温度传感器，判断当前环境数据的数值是否位于环境区间值的步骤S34之后，包括：
S36：若否，则采集标准温度件的温度值；
S37：判断温度值是否等同于标准温度件的温度值；
S38：若是，则判定当前抽油井工作异常，并响起第二警报。
在本发明实施例中，抽油井井口的温度是油井正常生产的重要检测数据，特别是自喷井。在一定的生产工作制度下，油井的井口的温度基本是不变的，如有突然的变化，就可以分析油井的生产可能不正常了。温度传感器采集标准温度件的温度值，例如加热PTC热敏电阻，其原理是PTC热敏电阻加电后自热升温使阻值进入跃变区，恒温加热PTC热敏电阻表面温度将保持恒定值。监控中心判断温度传感器采集的温度值是否等同于加热PTC热敏电阻的温度值。若是，则判定数据采集设备工作正常，而当前抽油井工作异常，并响起警报。
进一步地，将第一数据进行无损压缩，生成第二数据的步骤S2，包括：
S21：通过霍夫曼算法或LZW算法对第一数据进行无损压缩，生成第二数据。
在本发明实施例中，通过霍夫曼算法或LZW算法对第一数据进行无损压缩，生成第二数据。由于第一数据中包含多种传感器采集的信号，必然的，信号的数据量会很大。通过对第一数据进行压缩，提升数据采集设备将采集到的信号传输至监控中心的效率。
进一步地，根据第二数据，判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告的步骤S3之后，包括：
S4：向第一传感器发送休眠指令信息，向第二传感器发送工作指令信息，其中，第一传感器和第二传感器均包含于传感器模块，第一传感器为休眠的传感器，第二传感器为工作的传感器。
在本发明实施例中，若传感器模块中所有传感器同时工作，必然会耗费大量电能，且个别传感器无需实时维持工作，如用于检测井口设备磨损程度的红外传感器。通过上述设置，使得传感器部分处于工作，部分处于休眠，在不影响检测抽油井工作状态的情况下，节省能耗，延长数据采集设备的工作时间。
进一步地，油井智能监控系统与外部设备通信连接，且智能监控系统具有一操作端，所述操作端具有一登录界面，采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据的步骤S1之前，包括：
SA：获取所述登录界面的当前用户输入的第一指定信息，其中，所述第一指定信息与所述监控报告相关联；
SB：判断第一指定信息与数据库中的第二指定信息是否一致，其中，所述第二指定信息的信息内容包含于所述监控报告；
SC：若是，则所述当前用户具有权限，允许所述当前用户在操作端进行操作。
在本发明实施例中，油井智能监控系统与外部设备通信连接，如巡检工人的智能手机接收油井智能监控系统生成的监控报告，使得巡检工人可通过智能手机获取监控报告的信息。智能监控系统包括一操作端(如电脑)对智能监控系统整体进行操作。当前用户在使用操作端前，操作端需对当前用户检验其是否有使用权限。除了在操作端的登录界面输入账户密码以外，还需输入监控报告中的指定信息，例如登录界面提醒当前用户输入当前抽油井井口的温度。若当前用户输入的当前抽油井井口的温度信息与监控报告中的抽油井井口的温度信息一致，则证明当前用户是监控报告的阅读者，与抽油工作密切相关，对操作端具有操作权限。通过上述设置，避免他人盗用工作人员的账户密码，对油井智能监控系统进行操作，提升了工作人员的账户的安全性。
参照图2，本发明提供一种抽油井监控的装置，包括：
采集模块，用于采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据，其中，第一数据为传感器模块采集的数据信息，传感器模块包含于油井智能监控系统；
压缩模块，用于将第一数据进行无损压缩，生成第二数据；
第一执行模块，用于根据第二数据，判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告。
在本发明实施例中，油井智能监控系统包括数据采集设备和监控中心。各抽油井具有一对应的数据采集设备，用于采集抽油井的数据。监控中心包括交换机和服务器，监控中心用于收集数据采集设备发送过来的信号信息，判断当前抽油井的工作状态。数据采集设备包含传感器模块，传感器模块包括电压传感器、电流传感器、位置传感器、红外传感器、温度传感器、湿度传感器和风速传感器等。油井智能监控系统通过传感器模块采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据，预设种类的数据包括抽油设备的电压信息和电流信息等。由于数据采集设备采集的数据种类繁多，因此，数据量非常大，需对第一数据进行无损压缩，生成第二数据。根据第二数据，监控中心的数据经交换机发送至服务器，服务器分析第二数据的合理性，从而判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告，实现数据可视化，方便及时对相应油井的工作状态进行调整，有利于实现各油井产量最大化，效益最大化。通过上述设置，无需油井工人费时费力的巡视抽油井，且根据传感器模块采集的数据，能精准判断油井的出油状态，从而提升油井巡视的效率。
进一步地，第一执行模块3包括：
获取子模块，用于获取环境数据的历史值，其中，环境数据包括抽油井的湿度信息；
第一生成子模块，用于从历史值中提取预设时间段的环境数据，生成平均值；
第二生成子模块，用于以平均值为基点，生成环境区间值；
第一判断子模块，用于判断当前环境数据的数值是否位于环境区间值；
第一报警子模块，用于若否，则判断当前抽油井的数据采集设备工作异常，并响起第一警报。
在本发明实施例中，以抽油井所在的环境湿度信息为例。监控中心获取当前抽油井过去三个小时的湿度信息，生成湿度平均值。以湿度平均值为基点，生成环境区间值。举例的，若平均值为X，则环境区间值为【0.5X，2X】。监控中心判断当前湿度的数值若不在环境区间值内，则当前抽油井工作异常，并响起警报。众所周知，环境在短时间内的变化是呈渐变的，不会大幅度改变。当传感器模块采集的湿度信号的数值不在环境区间值内，则说明传感器模块可能存在异常，响起警报，提醒巡检工人维修数据采集设备。
进一步地，第一执行模块3还包括：
采集子模块，用于若否，则采集标准温度件的温度值；
第二判断子模块，用于判断温度值是否等同于标准温度件的温度值；
第二报警子模块，用于若是，则判定当前抽油井工作异常，并响起第二警报。
在本发明实施例中，抽油井井口的温度是油井正常生产的重要检测数据，特别是自喷井。在一定的生产工作制度下，油井的井口的温度基本是不变的，如有突然的变化，就可以分析油井的生产可能不正常了。温度传感器采集标准温度件的温度值，例如加热PTC热敏电阻，其原理是PTC热敏电阻加电后自热升温使阻值进入跃变区，恒温加热PTC热敏电阻表面温度将保持恒定值。监控中心判断温度传感器采集的温度值是否等同于加热PTC热敏电阻的温度值。若是，则判定数据采集设备工作正常，而当前抽油井工作异常，并响起警报。
进一步地，压缩模块2包括：
压缩子模块，用于通过霍夫曼算法或LZW算法对第一数据进行无损压缩，生成第二数据。
在本发明实施例中，通过霍夫曼算法或LZW算法对第一数据进行无损压缩，生成第二数据。由于第一数据中包含多种传感器采集的信号，必然的，信号的数据量会很大。通过对第一数据进行压缩，提升数据采集设备将采集到的信号传输至监控中心的效率。
进一步地，抽油井监控的装置还包括：
第二执行模块，用于向第一传感器发送休眠指令信息，向第二传感器发送工作指令信息，其中，第一传感器和第二传感器均包含于传感器模块，第一传感器为休眠的传感器，第二传感器为工作的传感器。
在本发明实施例中，若传感器模块中所有传感器同时工作，必然会耗费大量电能，且个别传感器无需实时维持工作，如用于检测井口设备磨损程度的红外传感器。通过上述设置，使得传感器部分处于工作，部分处于休眠，在不影响检测抽油井工作状态的情况下，节省能耗，延长数据采集设备的工作时间。
进一步地，抽油井监控的装置还包括：
获取模块，用于获取所述登录界面的当前用户输入的第一指定信息，其中，所述第一指定信息与所述监控报告相关联；
判断模块，用于判断第一指定信息与数据库中的第二指定信息是否一致，其中，所述第二指定信息的信息内容包含于所述监控报告；
第三执行模块，用于若是，则所述当前用户具有权限，允许所述当前用户在操作端进行操作。
在本发明实施例中，油井智能监控系统与外部设备通信连接，如巡检工人的智能手机接收油井智能监控系统生成的监控报告，使得巡检工人可通过智能手机获取监控报告的信息。智能监控系统包括一操作端(如电脑)对智能监控系统整体进行操作。当前用户在使用操作端前，操作端需对当前用户检验其是否有使用权限。除了在操作端的登录界面输入账户密码以外，还需输入监控报告中的指定信息，例如登录界面提醒当前用户输入当前抽油井井口的温度。若当前用户输入的当前抽油井井口的温度信息与监控报告中的抽油井井口的温度信息一致，则证明当前用户是监控报告的阅读者，与抽油工作密切相关，对操作端具有操作权限。通过上述设置，避免他人盗用工作人员的账户密码，对油井智能监控系统进行操作，提升了工作人员的账户的安全性。
参考附图3，本申请还提供了一种存储介质100，存储介质100中存储有计算机程序200，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以上实施例所描述的抽油井监控的方法。
参考附图4，本申请还提供了一种包含指令的计算机设备300，当其在计算机设备300上运行时，使得计算机设备300通过其内部设置的处理器400执行以上实施例所描述的抽油井监控的方法。
本领域技术人员可以理解，本发明所述的抽油井监控的装置和上述所涉及用于执行本申请中所述方法中的一项或多项的设备。这些设备可以为所需的目的而专门设计和制造，或者也可以包括通用计算机中的已知设备。这些设备具有存储在其内的计算机程序或应用程序，这些计算机程序选择性地激活或重构。这样的计算机程序可以被存储在设备(例如，计算机)可读介质中或者存储在适于存储电子指令并分别耦联到总线的任何类型的介质中，所述计算机可读介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存储器)、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，可读介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种抽油井监控的方法，其特征在于，所述方法应用于油井智能监控系统，包括：
采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据，其中，所述第一数据为传感器模块采集的数据信息，所述传感器模块包含于所述油井智能监控系统；
将所述第一数据进行无损压缩，生成第二数据；
根据所述第二数据，判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告。
2.根据权利要求1所述的抽油井监控的方法，其特征在于，所述第一数据包括环境数据，所述根据所述第二数据，判断当前抽油井工作是否正常的步骤，包括：
获取所述环境数据的历史值，其中，环境数据包括抽油井的湿度信息；
从所述历史值中提取预设时间段的环境数据，生成平均值；
以所述平均值为基点，生成环境区间值；
判断当前环境数据的数值是否位于所述环境区间值；
若否，则判断所述当前抽油井的数据采集设备工作异常，并响起第一警报。
3.根据权利要求2所述的抽油井监控的方法，其特征在于，所述环境数据包括所述当前抽油井的井口温度信息，所述传感器模块包括温度传感器，所述判断当前环境数据的数值是否位于所述环境区间值的步骤之后，包括：
若否，则采集标准温度件的温度值；
判断所述温度值是否等同于所述标准温度件的温度值；
若是，则判定所述当前抽油井工作异常，并响起第二警报。
4.根据权利要求1所述的抽油井监控的方法，其特征在于，所述将所述第一数据进行无损压缩，生成第二数据的步骤，包括：
通过霍夫曼算法或LZW算法对所述第一数据进行无损压缩，生成第二数据。
5.一种抽油井监控的装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于采集抽油井的预设种类的数据，生成第一数据，其中，所述第一数据为传感器模块采集的数据信息，所述传感器模块包含于所述油井智能监控系统；
压缩模块，用于将所述第一数据进行无损压缩，生成第二数据；
第一执行模块，用于根据所述第二数据，判断当前抽油井工作是否正常，并生成监控报告。
6.根据权利要求5所述的抽油井监控的装置，其特征在于，所述第一执行模块包括：
获取子模块，用于获取所述环境数据的历史值，其中，环境数据包括抽油井的湿度信息；
第一生成子模块，用于从所述历史值中提取预设时间段的环境数据，生成平均值；
第二生成子模块，用于以所述平均值为基点，生成环境区间值；
第一判断子模块，用于判断当前环境数据的数值是否位于所述环境区间值；
第一报警子模块，用于若否，则判断所述当前抽油井的数据采集设备工作异常，并响起第一警报。
7.根据权利要求6所述的抽油井监控的装置，其特征在于，所述第一执行模块还包括：
采集子模块，用于若否，则采集标准温度件的温度值；
第二判断子模块，用于判断所述温度值是否等同于所述标准温度件的温度值；
第二报警子模块，用于若是，则判定所述当前抽油井工作异常，并响起第二警报。
8.根据权利要求5所述的抽油井监控的装置，其特征在于，压缩模块包括：
压缩子模块，用于通过霍夫曼算法或LZW算法对所述第一数据进行无损压缩，生成第二数据。
9.一种存储介质，其特征在于，其为计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如权利要求1～4任一项所述的抽油井监控的方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～4任一项所述的抽油井监控的方法。
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