CN113433900A - 一种油田站场无人值守智能集控方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种油田站场无人值守智能集控方法和系统，其中方法包括：基于油田站场内各个工艺设备的设置位置及设备参数，构建集控模型；通过设备运行状态监测设备监测油田站场内每个工艺设备的运行状态，将运行状态映射至集控模型；通过环境监测设备检测工艺设备的运行环境，将运行环境映射至集控模型。本发明的油田站场无人值守集控方法，实现智能管控，及时应对突发情况。

Description

一种油田站场无人值守智能集控方法和系统

技术领域

本发明涉及监控设备技术领域，特别涉及一种油田站场无人值守智能集控方法和系统。

背景技术

目前，油田站场的运行还需要人工检查各设备运行情况，并人工到现场调节设备控制阀门，人工启停泵等动设备，会造成无法及时应对突发情况。

发明内容

本发明目的之一在于提供了一种油田站场无人值守集控方法，实现智能管控，及时应对突发情况。

本发明实施例提供的一种油田站场无人值守集控方法，包括：

基于油田站场内各个工艺设备的设置位置及设备参数，构建集控模型；

通过设备运行状态监测设备监测油田站场内每个工艺设备的运行状态，将运行状态映射至集控模型；

通过环境监测设备检测工艺设备的运行环境，将运行环境映射至集控模型。

优选的，工艺设备包括：分离缓冲游离水脱除器、加热缓冲装置、天然气除油器、污水缓冲罐、外输加热炉、采暖加热炉、掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵、阻垢加药装置和破乳加药装置其中一种或多种结合。

优选的，设备运行状态监测设备包括：电流电压采集模块、压力采集模块、温度采集模块、湿度采集模块、应力采集模块和流量流速检测模块其中一种或多种结合；

环境监测设备包括：尘埃粒子检测模块、可燃气体检测模块、光照强度检测模块和有毒有害气体检测模块其中一种或多种结合。

优选的，油田站场无人值守智能集控方法，还包括：

通过视频监测设备拍摄工艺设备的视频；

将视频映射至集控模型中；

基于集控模型对预先标记的事件进行监控；当出现预先标记的事件时，确定事件的安全等级；

当安全等级小于预设的安全等级阈值时，基于事件的事件类型和安全等级从预设的应急方案库调取对应的应急方案，执行应急方案；

当事件属于预设的第一列表中的事件时，获取事件的边界；

基于边界内的工艺设备与边界外各个工艺设备之间的连接关系和事件的蔓延情况，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，当程度值大于预设的程度阈值时，将工艺设备加入应急方案的处理对象；

其中，出现预先标记的事件时，确定事件的安全等级，包括：

获取事件的事件类型，

基于事件类型，获取对应事件类型的预设的安全等级评估模板；

对事件进行数据采样，获取采样数据；

基于安全等级评估模板对采样数据进行解析，确定安全等级；

基于边界内的工艺设备与边界外各个工艺设备之间的联系关系和事件的蔓延情况，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，包括：

获取预设的对应事件的蔓延模型；

将事件边界内的各个工艺设备的运行状态和运行环境、边界外各个工艺设备与边界内各个工艺设备的位置关系及连接关系，输入至蔓延模型中，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值。

优选的，油田站场无人值守智能集控方法，还包括：

获取油田站场输入端的原油参数数据；

基于原油参数构建参数向量；

获取预设的油田站场内设备的控制模式库；控制模式库包括：控制向量、与控制向量一一对应的第一控制矩阵；第一控制矩阵包括油田站场内各个工艺设备的控制指令；

将参数向量与控制模式库中的各个控制向量进行匹配，当匹配符合时，获取控制向量对应的第一控制矩阵，基于第一控制矩阵控制油田站场内各个工艺设备的工作；

获取与第一控制矩阵对应关联的第二控制矩阵；基于第二控制矩阵控制连接在油田站场的原油输入端的调试设备的工作；

检测油田站场的工艺设备对应的输出端的油品的第一参数数据；解析第一参数数据，获取多个第一参数；基于多个第一参数构建第一参数集；

获取多个第一参数对应的多个预设的标准阈值；基于多个标准阈值构建标准阈值集；

基于第一参数集和标准阈值集，确定工艺设备输出的油品的第一波动值；第一波动值计算公式如下：

其中，P为第一波动值；ε_i为第一参数集中第i个第一参数的值；δ_i为标准阈值集中第i个标准阈值的值；n为第一参数集中数据总数或标准阈值集中数据总数；γ_i为对应第一参数集中第i个第一参数的预设的影响系数；

当第一波动值大于预设波动阈值时，确定第一参数集中各个第一参数的波动影响值，波动影响值计算公式如下：

其中，μ_i为第一参数集中第i个第一参数的波动影响值；

按照波动影响值从大到小依次提取预设个数的第一参数，将第一参数作为标识参数；

获取与标识参数、第二控制矩阵相对应关联的调试矩阵；

基于调试矩阵和第二控制矩阵，控制调试设备进行调试工作；

检测调试设备对应的输出端的油品的第二参数数据；解析第二参数数据，获取多个第二参数；基于多个第二参数构建第二参数集；

基于第二参数集和标准阈值集，确定调试设备输出的油品的第二波动值；

当第二波动值小于等于第一波动值时，获取当前调试设备的第三控制矩阵；获取与第三控制矩阵相关联的第四控制矩阵；基于第四控制矩阵控制工艺设备的工作；将调试设备输出的油品与工艺设备输出的油品混合输出；

当第二波动值大于第一波动值时，将调试设备输出的油品输入到工艺设备的输入端，并获取与调试矩阵相对应的反向调整矩阵；在预设等待事件后，基于反向调整矩阵和第二控制矩阵控制调试设备进行再次调试。

本发明还提供一种油田站场无人值守智能集控系统，包括：

模型构建模块，用于基于油田站场内各个工艺设备的设置位置及设备参数，构建集控模型；

第一映射模块，用于通过设备运行状态监测设备监测油田站场内每个工艺设备的运行状态，将运行状态映射至集控模型；

第二映射模块，用于通过环境监测设备检测工艺设备的运行环境，将运行环境映射至集控模型。

优选的，工艺设备包括：分离缓冲游离水脱除器、加热缓冲装置、天然气除油器、污水缓冲罐、外输加热炉、采暖加热炉、掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵、阻垢加药装置和破乳加药装置其中一种或多种结合。

优选的，设备运行状态监测设备包括：电流电压采集模块、压力采集模块、温度采集模块、湿度采集模块、应力采集模块和流量流速检测模块其中一种或多种结合；

环境监测设备包括：尘埃粒子检测模块、可燃气体检测模块、光照强度检测模块和有毒有害气体检测模块其中一种或多种结合。

优选的，油田站场无人值守智能集控系统，还包括：

第三映射模块，用于通过视频监测设备拍摄工艺设备的视频；将视频映射至集控模型中；

监控模块，用于基于集控模型对预先标记的事件进行监控；当出现预先标记的事件时，确定事件的安全等级；

当安全等级小于预设的安全等级阈值时，基于事件的事件类型和安全等级从预设的应急方案库调取对应的应急方案，执行应急方案；

当事件属于预设的第一列表中的事件时，获取事件的边界；

基于边界内的工艺设备与边界外各个工艺设备之间的连接关系和事件的蔓延情况，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，当程度值大于预设的程度阈值时，将工艺设备加入应急方案的处理对象；

其中，出现预先标记的事件时，确定事件的安全等级，包括：

获取事件的事件类型，

基于事件类型，获取对应事件类型的预设的安全等级评估模板；

对事件进行数据采样，获取采样数据；

基于安全等级评估模板对采样数据进行解析，确定安全等级；

基于边界内的工艺设备与边界外各个工艺设备之间的联系关系和事件的蔓延情况，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，包括：

获取预设的对应事件的蔓延模型；

将事件边界内的各个工艺设备的运行状态和运行环境、边界外各个工艺设备与边界内各个工艺设备的位置关系及连接关系，输入至蔓延模型中，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值。

优选的，油田站场无人值守智能集控系统，还包括：控制模块，控制模块执行如下操作：

获取油田站场输入端的原油参数数据；

基于原油参数构建参数向量；

获取预设的油田站场内设备的控制模式库；控制模式库包括：控制向量、与控制向量一一对应的第一控制矩阵；第一控制矩阵包括油田站场内各个工艺设备的控制指令；

将参数向量与控制模式库中的各个控制向量进行匹配，当匹配符合时，获取控制向量对应的第一控制矩阵，基于第一控制矩阵控制油田站场内各个工艺设备的工作；

获取与第一控制矩阵对应关联的第二控制矩阵；基于第二控制矩阵控制连接在油田站场的原油输入端的调试设备的工作；

检测油田站场的工艺设备对应的输出端的油品的第一参数数据；解析第一参数数据，获取多个第一参数；基于多个第一参数构建第一参数集；

获取多个第一参数对应的多个预设的标准阈值；基于多个标准阈值构建标准阈值集；

基于第一参数集和标准阈值集，确定工艺设备输出的油品的第一波动值；第一波动值计算公式如下：

其中，P为第一波动值；ε_i为第一参数集中第i个第一参数的值；δ_i为标准阈值集中第i个标准阈值的值；n为第一参数集中数据总数或标准阈值集中数据总数；γ_i为对应第一参数集中第i个第一参数的预设的影响系数；

当第一波动值大于预设波动阈值时，确定第一参数集中各个第一参数的波动影响值，波动影响值计算公式如下：

其中，μ_i为第一参数集中第i个第一参数的波动影响值；

按照波动影响值从大到小依次提取预设个数的第一参数，将第一参数作为标识参数；

获取与标识参数、第二控制矩阵相对应关联的调试矩阵；

基于调试矩阵和第二控制矩阵，控制调试设备进行调试工作；

检测调试设备对应的输出端的油品的第二参数数据；解析第二参数数据，获取多个第二参数；基于多个第二参数构建第二参数集；

基于第二参数集和标准阈值集，确定调试设备输出的油品的第二波动值；

当第二波动值小于等于第一波动值时，获取当前调试设备的第三控制矩阵；获取与第三控制矩阵相关联的第四控制矩阵；基于第四控制矩阵控制工艺设备的工作；将调试设备输出的油品与工艺设备输出的油品混合输出；

当第二波动值大于第一波动值时，将调试设备输出的油品输入到工艺设备的输入端，并获取与调试矩阵相对应的反向调整矩阵；在预设等待事件后，基于反向调整矩阵和第二控制矩阵控制调试设备进行再次调试。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明实施例中一种油田站场无人值守集控方法的示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供了一种油田站场无人值守集控方法，如图1所示，包括：

步骤S1：基于油田站场内各个工艺设备的设置位置及设备参数，构建集控模型；

步骤S2：通过设备运行状态监测设备监测油田站场内每个工艺设备的运行状态，将运行状态映射至集控模型；

步骤S3：通过环境监测设备检测工艺设备的运行环境，将运行环境映射至集控模型。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

本申请的油田站场无人值守集控方法，主要还是通过事先构建用于集控的集控模型实现集中控制；集控模型是基于油田站场各个工艺设备之间的设置位置与设备参数中的形状参数进行构建的三维模型，以三维形式显示给用户，集控模型可以反应各个工艺设备之间的位置关系，并且基于设备参数中的控制参数，实现对工艺设备的各个设备的控制，例如：控制工艺设备的开启、关闭、工作模式、入口流量控制、出口流量控制等；通过集控模型实现了远程监控。通过设备运行监测设备和环境监测设备将工艺设备运行的状态和运行的环境进行监控；并在集控模型上显示，便于用户分析；当分析发生突发情况时，可以在集控模型上进行远程设备的控制，以应对突发情况。此外，还可以进行智能事件监控，例如：火灾、漏液、设备故障等。

在一个实施例中，工艺设备包括：分离缓冲游离水脱除器、加热缓冲装置、天然气除油器、污水缓冲罐、外输加热炉、采暖加热炉、掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵、阻垢加药装置和破乳加药装置其中一种或多种结合。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

本申请可以对分离缓冲游离水脱除器、加热缓冲装置、天然气除油器、污水缓冲罐、外输加热炉、采暖加热炉、掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵、阻垢加药装置和破乳加药装置等都进行远程监测及控制；掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵的控制主要为启停、工作效率的控制等；外输加热炉、采暖加热炉主要控制温度等；阻垢加药装置和破乳加药装置主要控制加药量等；在各个工艺设备之间的管路上设置有流量计等监测设备，实现对流量的精准监控，便于根据流量之间的差异确定设备的性能以及设备是否发生故障。

在一个实施例中，设备运行状态监测设备包括：电流电压采集模块、压力采集模块、温度采集模块、湿度采集模块、应力采集模块和流量流速检测模块其中一种或多种结合；

环境监测设备包括：尘埃粒子检测模块、可燃气体检测模块、光照强度检测模块和有毒有害气体检测模块其中一种或多种结合。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

设备运行状态监测设备主要监测设备的电流电压、内部气压、液压、各个设置位置的温度、湿度、应力，内部管路的流量流速，设备的输入端的流量流速、输出端的流量流速等。根据工艺设备的实际情况进行设备运行状态监测设备的配置；例如：监测掺水泵可以配置电流电压采集模块，采集掺水泵的运行时的电流电压，当过载时，输出报警；此外输入端设置一个流量流速检测模块、输出端设置一个流量流速检测模块、泵体内部多个位置设置温度传感器、应力传感器；在泵体内的电子线路的腔室设置湿度传感器。环境监测设备主要监测工艺设备运行的环境，以保证工艺设备运行环境的稳定。尘埃粒子监测模块检测环境中的尘埃粒子数；当尘埃粒子数大于该环境下工作的工艺设备的预设的工作环境的尘埃粒子数时，通过向环境中喷洒水进行沉降。当可燃气体超标时，通风并通知相关人员进行处理；有毒有害气体超标时通风并通知油田站场内人员测量，通风时控制气流的流向，避开站场内人员的位置及人员逃生的路线，防止人员逃生过程中的受到有毒有害气体的伤害。光照强度检测模块，当光照强时，开启降温设备，为工艺设备进行降温，以保证工艺设备的工作效率。

在一个实施例中，油田站场无人值守智能集控方法，还包括：

通过视频监测设备拍摄工艺设备的视频；

将视频映射至集控模型中；

基于集控模型对预先标记的事件进行监控；当出现预先标记的事件时，确定事件的安全等级；

当安全等级小于预设的安全等级阈值时，基于事件的事件类型和安全等级从预设的应急方案库调取对应的应急方案，执行应急方案；

当事件属于预设的第一列表中的事件时，获取事件的边界；

基于边界内的工艺设备与边界外各个工艺设备之间的连接关系和事件的蔓延情况，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，当程度值大于预设的程度阈值时，将工艺设备加入应急方案的处理对象；

其中，出现预先标记的事件时，确定事件的安全等级，包括：

获取事件的事件类型，

基于事件类型，获取对应事件类型的预设的安全等级评估模板；

对事件进行数据采样，获取采样数据；

基于安全等级评估模板对采样数据进行解析，确定安全等级；

基于边界内的工艺设备与边界外各个工艺设备之间的联系关系和事件的蔓延情况，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，包括：

获取预设的对应事件的蔓延模型；

将事件边界内的各个工艺设备的运行状态和运行环境、边界外各个工艺设备与边界内各个工艺设备的位置关系及连接关系，输入至蔓延模型中，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

以视频监测设备实现了视频监测，通过对集控模型进行事件监控，当出现预先标记的事件时，评估事件的安全等级；当安全等级小于预设的安全等级时启动应急方案；否者，作出定期维护巡检方案；以实现维修人员的工作的合理分配。更进一步地，预存有第一列表的事件，该列表为用户设置，可以设置火灾事件、泄露事件等；当事件被判定为第一列表中的事件时，确定事件的边界，即发生事件波及的工艺设备的所组成区域的边界；通过对边界外设备进行影响程度分析；当影响程度大于预设的程度阈值时，说明事件对其影响较大，在应急处理时也需对该设备进行处理；例如：火灾虽然没有波及到靠近边界的工艺设备，但是高温的影响较大时，也许对该设备进行降温处理等一些应急措施。

在一个实施例中，油田站场无人值守智能集控方法，还包括：

获取油田站场输入端的原油参数数据；

基于原油参数构建参数向量；

获取预设的油田站场内设备的控制模式库；控制模式库包括：控制向量、与控制向量一一对应的第一控制矩阵；第一控制矩阵包括油田站场内各个工艺设备的控制指令；

将参数向量与控制模式库中的各个控制向量进行匹配，当匹配符合时，获取控制向量对应的第一控制矩阵，基于第一控制矩阵控制油田站场内各个工艺设备的工作；

获取与第一控制矩阵对应关联的第二控制矩阵；基于第二控制矩阵控制连接在油田站场的原油输入端的调试设备的工作；

检测油田站场的工艺设备对应的输出端的油品的第一参数数据；解析第一参数数据，获取多个第一参数；基于多个第一参数构建第一参数集；

获取多个第一参数对应的多个预设的标准阈值；基于多个标准阈值构建标准阈值集；

基于第一参数集和标准阈值集，确定工艺设备输出的油品的第一波动值；第一波动值计算公式如下：

其中，P为第一波动值；ε_i为第一参数集中第i个第一参数的值；δ_i为标准阈值集中第i个标准阈值的值；n为第一参数集中数据总数或标准阈值集中数据总数；γ_i为对应第一参数集中第i个第一参数的预设的影响系数；

当第一波动值大于预设波动阈值时，确定第一参数集中各个第一参数的波动影响值，波动影响值计算公式如下：

其中，μ_i为第一参数集中第i个第一参数的波动影响值；

按照波动影响值从大到小依次提取预设个数的第一参数，将第一参数作为标识参数；

获取与标识参数、第二控制矩阵相对应关联的调试矩阵；

基于调试矩阵和第二控制矩阵，控制调试设备进行调试工作；

检测调试设备对应的输出端的油品的第二参数数据；解析第二参数数据，获取多个第二参数；基于多个第二参数构建第二参数集；

基于第二参数集和标准阈值集，确定调试设备输出的油品的第二波动值；

当第二波动值小于等于第一波动值时，获取当前调试设备的第三控制矩阵；获取与第三控制矩阵相关联的第四控制矩阵；基于第四控制矩阵控制工艺设备的工作；将调试设备输出的油品与工艺设备输出的油品混合输出；

当第二波动值大于第一波动值时，将调试设备输出的油品输入到工艺设备的输入端，并获取与调试矩阵相对应的反向调整矩阵；在预设等待事件后，基于反向调整矩阵和第二控制矩阵控制调试设备进行再次调试。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

通过在油田站场的原有工艺设备基础上再并联与油田站场相等的调试设备，调试设备可以设计为工艺设备的缩减版，例如可以采用一百比一的比例缩减；通过调试设备的调试作业，实现对工艺设备的控制的优化；再不影响生产的基础上实现提高输出的油品的质量，使油田站场高效地运转；调试设备基于输出的油品的波动值，确定输出油品的去向，当油品质量较差时，转到工艺设备进行二次处理；当油品质量较高时，直接与工艺设备的油品汇流输出，以提高工艺设备输出的油品的质量。

本发明还提供一种油田站场无人值守智能集控系统，包括：

模型构建模块，用于基于油田站场内各个工艺设备的设置位置及设备参数，构建集控模型；

第一映射模块，用于通过设备运行状态监测设备监测油田站场内每个工艺设备的运行状态，将运行状态映射至集控模型；

第二映射模块，用于通过环境监测设备检测工艺设备的运行环境，将运行环境映射至集控模型。

本申请的油田站场无人值守集控系统，主要还是通过事先构建用于集控的集控模型实现集中控制；集控模型是基于油田站场各个工艺设备之间的设置位置与设备参数中的形状参数进行构建的三维模型，以三维形式显示给用户，集控模型可以反应各个工艺设备之间的位置关系，并且基于设备参数中的控制参数，实现对工艺设备的各个设备的控制，例如：控制工艺设备的开启、关闭、工作模式、入口流量控制、出口流量控制等；通过集控模型实现了远程监控。通过设备运行监测设备和环境监测设备将工艺设备运行的状态和运行的环境进行监控；并在集控模型上显示，便于用户分析；当分析发生突发情况时，可以在集控模型上进行远程设备的控制，以应对突发情况。此外，还可以进行智能事件监控，例如：火灾、漏液、设备故障等。

在一个实施例中，工艺设备包括：分离缓冲游离水脱除器、加热缓冲装置、天然气除油器、污水缓冲罐、外输加热炉、采暖加热炉、掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵、阻垢加药装置和破乳加药装置其中一种或多种结合。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

对分离缓冲游离水脱除器、加热缓冲装置、天然气除油器、污水缓冲罐、外输加热炉、采暖加热炉、掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵、阻垢加药装置和破乳加药装置等都进行远程监测及控制；掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵的控制主要为启停、工作效率的控制等；外输加热炉、采暖加热炉主要控制温度等；阻垢加药装置和破乳加药装置主要控制加药量等；在各个工艺设备之间的管路上设置有流量计等监测设备，实现对流量的精准监控，便于根据流量之间的差异确定设备的性能以及设备是否发生故障。

在一个实施例中，设备运行状态监测设备包括：电流电压采集模块、压力采集模块、温度采集模块、湿度采集模块、应力采集模块和流量流速检测模块其中一种或多种结合；

环境监测设备包括：尘埃粒子检测模块、可燃气体检测模块、光照强度检测模块和有毒有害气体检测模块其中一种或多种结合。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

设备运行状态监测设备主要监测设备的电流电压、内部气压、液压、各个设置位置的温度、湿度、应力，内部管路的流量流速，设备的输入端的流量流速、输出端的流量流速等。根据工艺设备的实际情况进行设备运行状态监测设备的配置；例如：监测掺水泵可以配置电流电压采集模块，采集掺水泵的运行时的电流电压，当过载时，输出报警；此外输入端设置一个流量流速检测模块、输出端设置一个流量流速检测模块、泵体内部多个位置设置温度传感器、应力传感器；在泵体内的电子线路的腔室设置湿度传感器。环境监测设备主要监测工艺设备运行的环境，以保证工艺设备运行环境的稳定。尘埃粒子监测模块检测环境中的尘埃粒子数；当尘埃粒子数大于该环境下工作的工艺设备的预设的工作环境的尘埃粒子数时，通过向环境中喷洒水进行沉降。当可燃气体超标时，通风并通知相关人员进行处理；有毒有害气体超标时通风并通知油田站场内人员测量，通风时控制气流的流向，避开站场内人员的位置及人员逃生的路线，防止人员逃生过程中的受到有毒有害气体的伤害。光照强度检测模块，当光照强时，开启降温设备，为工艺设备进行降温，以保证工艺设备的工作效率。

在一个实施例中，油田站场无人值守智能集控系统，还包括：

第三映射模块，用于通过视频监测设备拍摄工艺设备的视频；将视频映射至集控模型中；

监控模块，用于基于集控模型对预先标记的事件进行监控；当出现预先标记的事件时，确定事件的安全等级；

当安全等级小于预设的安全等级阈值时，基于事件的事件类型和安全等级从预设的应急方案库调取对应的应急方案，执行应急方案；

当事件属于预设的第一列表中的事件时，获取事件的边界；

基于边界内的工艺设备与边界外各个工艺设备之间的连接关系和事件的蔓延情况，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，当程度值大于预设的程度阈值时，将工艺设备加入应急方案的处理对象；

其中，出现预先标记的事件时，确定事件的安全等级，包括：

获取事件的事件类型，

基于事件类型，获取对应事件类型的预设的安全等级评估模板；

对事件进行数据采样，获取采样数据；

基于安全等级评估模板对采样数据进行解析，确定安全等级；

基于边界内的工艺设备与边界外各个工艺设备之间的联系关系和事件的蔓延情况，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，包括：

获取预设的对应事件的蔓延模型；

将事件边界内的各个工艺设备的运行状态和运行环境、边界外各个工艺设备与边界内各个工艺设备的位置关系及连接关系，输入至蔓延模型中，确定边界外的各个工艺设备的被影响的程度值。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

以视频监测设备实现了视频监测，通过对集控模型进行事件监控，当出现预先标记的事件时，评估事件的安全等级；当安全等级小于预设的安全等级时启动应急方案；否者，作出定期维护巡检方案；以实现维修人员的工作的合理分配。更进一步地，预存有第一列表的事件，该列表为用户设置，可以设置火灾事件、泄露事件等；当事件被判定为第一列表中的事件时，确定事件的边界，即发生事件波及的工艺设备的所组成区域的边界；通过对边界外设备进行影响程度分析；当影响程度大于预设的程度阈值时，说明事件对其影响较大，在应急处理时也需对该设备进行处理；例如：火灾虽然没有波及到靠近边界的工艺设备，但是高温的影响较大时，也许对该设备进行降温处理等一些应急措施。

优选的，油田站场无人值守智能集控系统，还包括：控制模块，控制模块执行如下操作：

获取油田站场输入端的原油参数数据；

基于原油参数构建参数向量；

获取预设的油田站场内设备的控制模式库；控制模式库包括：控制向量、与控制向量一一对应的第一控制矩阵；第一控制矩阵包括油田站场内各个工艺设备的控制指令；

将参数向量与控制模式库中的各个控制向量进行匹配，当匹配符合时，获取控制向量对应的第一控制矩阵，基于第一控制矩阵控制油田站场内各个工艺设备的工作；

获取与第一控制矩阵对应关联的第二控制矩阵；基于第二控制矩阵控制连接在油田站场的原油输入端的调试设备的工作；

检测油田站场的工艺设备对应的输出端的油品的第一参数数据；解析第一参数数据，获取多个第一参数；基于多个第一参数构建第一参数集；

获取多个第一参数对应的多个预设的标准阈值；基于多个标准阈值构建标准阈值集；

基于第一参数集和标准阈值集，确定工艺设备输出的油品的第一波动值；第一波动值计算公式如下：

其中，P为第一波动值；ε_i为第一参数集中第i个第一参数的值；δ_i为标准阈值集中第i个标准阈值的值；n为第一参数集中数据总数或标准阈值集中数据总数；γ_i为对应第一参数集中第i个第一参数的预设的影响系数；

当第一波动值大于预设波动阈值时，确定第一参数集中各个第一参数的波动影响值，波动影响值计算公式如下：

其中，μ_i为第一参数集中第i个第一参数的波动影响值；

按照波动影响值从大到小依次提取预设个数的第一参数，将第一参数作为标识参数；

获取与标识参数、第二控制矩阵相对应关联的调试矩阵；

基于调试矩阵和第二控制矩阵，控制调试设备进行调试工作；

检测调试设备对应的输出端的油品的第二参数数据；解析第二参数数据，获取多个第二参数；基于多个第二参数构建第二参数集；

基于第二参数集和标准阈值集，确定调试设备输出的油品的第二波动值；

当第二波动值小于等于第一波动值时，获取当前调试设备的第三控制矩阵；获取与第三控制矩阵相关联的第四控制矩阵；基于第四控制矩阵控制工艺设备的工作；将调试设备输出的油品与工艺设备输出的油品混合输出；

当第二波动值大于第一波动值时，将调试设备输出的油品输入到工艺设备的输入端，并获取与调试矩阵相对应的反向调整矩阵；在预设等待事件后，基于反向调整矩阵和第二控制矩阵控制调试设备进行再次调试。

上述技术方案的工作原理及有益效果为：

通过在油田站场的原有工艺设备基础上再并联与油田站场相等的调试设备，调试设备可以设计为工艺设备的缩减版，例如可以采用一百比一的比例缩减；通过调试设备的调试作业，实现对工艺设备的控制的优化；再不影响生产的基础上实现提高输出的油品的质量，使油田站场高效地运转；调试设备基于输出的油品的波动值，确定输出油品的去向，当油品质量较差时，转到工艺设备进行二次处理；当油品质量较高时，直接与工艺设备的油品汇流输出，以提高工艺设备输出的油品的质量。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种油田站场无人值守智能集控方法，其特征在于，包括：

基于油田站场内各个工艺设备的设置位置及设备参数，构建集控模型；

通过设备运行状态监测设备监测油田站场内每个工艺设备的运行状态，将所述运行状态映射至所述集控模型；

通过环境监测设备检测所述工艺设备的运行环境，将所述运行环境映射至所述集控模型。

2.如权利要求1所述的油田站场无人值守智能集控方法，其特征在于，所述工艺设备包括：分离缓冲游离水脱除器、加热缓冲装置、天然气除油器、污水缓冲罐、外输加热炉、采暖加热炉、掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵、阻垢加药装置和破乳加药装置其中一种或多种结合。

3.如权利要求1所述的油田站场无人值守智能集控方法，其特征在于，所述设备运行状态监测设备包括：电流电压采集模块、压力采集模块、温度采集模块、湿度采集模块、应力采集模块和流量流速检测模块其中一种或多种结合；

所述环境监测设备包括：尘埃粒子检测模块、可燃气体检测模块、光照强度检测模块和有毒有害气体检测模块其中一种或多种结合。

4.如权利要求1所述的油田站场无人值守智能集控方法，其特征在于，还包括：

通过视频监测设备拍摄所述工艺设备的视频；

将所述视频映射至所述集控模型中；

基于所述集控模型对预先标记的事件进行监控；当出现预先标记的事件时，确定所述事件的安全等级；

当所述安全等级小于预设的安全等级阈值时，基于所述事件的事件类型和所述安全等级从预设的应急方案库调取对应的应急方案，执行所述应急方案；

当所述事件属于预设的第一列表中的事件时，获取所述事件的边界；

基于所述边界内的工艺设备与所述边界外各个工艺设备之间的连接关系和事件的蔓延情况，确定所述边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，当所述程度值大于预设的程度阈值时，将所述工艺设备加入所述应急方案的处理对象；

其中，出现预先标记的事件时，确定所述事件的安全等级，包括：

获取所述事件的事件类型，

基于所述事件类型，获取对应所述事件类型的预设的安全等级评估模板；

对所述事件进行数据采样，获取采样数据；

基于所述安全等级评估模板对所述采样数据进行解析，确定所述安全等级；

所述基于所述边界内的工艺设备与所述边界外各个工艺设备之间的联系关系和事件的蔓延情况，确定所述边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，包括：

获取预设的对应所述事件的蔓延模型；

将所述事件边界内的各个工艺设备的所述运行状态和所述运行环境、所述边界外各个工艺设备与所述边界内各个工艺设备的位置关系及连接关系，输入至所述蔓延模型中，确定所述边界外的各个工艺设备的被影响的程度值。

5.如权利要求1所述的油田站场无人值守智能集控方法，其特征在于，还包括：

获取油田站场输入端的原油参数数据；

基于所述原油参数构建参数向量；

获取预设的油田站场内设备的控制模式库；所述控制模式库包括：控制向量、与所述控制向量一一对应的第一控制矩阵；所述第一控制矩阵包括所述油田站场内各个工艺设备的控制指令；

将所述参数向量与所述控制模式库中的各个控制向量进行匹配，当匹配符合时，获取所述控制向量对应的所述第一控制矩阵，基于所述第一控制矩阵控制所述油田站场内各个工艺设备的工作；

获取与所述第一控制矩阵对应关联的第二控制矩阵；基于所述第二控制矩阵控制连接在所述油田站场的原油输入端的调试设备的工作；

检测所述油田站场的工艺设备对应的输出端的油品的第一参数数据；解析所述第一参数数据，获取多个第一参数；基于多个所述第一参数构建第一参数集；

获取多个所述第一参数对应的多个预设的标准阈值；基于多个所述标准阈值构建标准阈值集；

基于所述第一参数集和所述标准阈值集，确定所述工艺设备输出的油品的第一波动值；所述第一波动值计算公式如下：

其中，P为所述第一波动值；ε_i为所述第一参数集中第i个所述第一参数的值；δ_i为所述标准阈值集中第i个所述标准阈值的值；n为所述第一参数集中数据总数或所述标准阈值集中数据总数；γ_i为对应所述第一参数集中第i个所述第一参数的预设的影响系数；

当所述第一波动值大于预设波动阈值时，确定所述第一参数集中各个所述第一参数的波动影响值，所述波动影响值计算公式如下：

其中，μ_i为所述第一参数集中第i个所述第一参数的所述波动影响值；

按照所述波动影响值从大到小依次提取预设个数的所述第一参数，将所述第一参数作为标识参数；

获取与所述标识参数、所述第二控制矩阵相对应关联的调试矩阵；

基于所述调试矩阵和所述第二控制矩阵，控制所述调试设备进行调试工作；

检测所述调试设备对应的输出端的油品的第二参数数据；解析所述第二参数数据，获取多个第二参数；基于多个所述第二参数构建第二参数集；

基于所述第二参数集和所述标准阈值集，确定所述调试设备输出的油品的第二波动值；

当所述第二波动值小于等于所述第一波动值时，获取当前所述调试设备的第三控制矩阵；获取与所述第三控制矩阵相关联的第四控制矩阵；基于所述第四控制矩阵控制所述工艺设备的工作；将所述调试设备输出的油品与所述工艺设备输出的油品混合输出；

当所述第二波动值大于所述第一波动值时，将所述调试设备输出的油品输入到所述工艺设备的输入端，并获取与所述调试矩阵相对应的反向调整矩阵；在预设等待事件后，基于所述反向调整矩阵和所述第二控制矩阵控制所述调试设备进行再次调试。

6.一种油田站场无人值守智能集控系统，其特征在于，包括：

模型构建模块，用于基于油田站场内各个工艺设备的设置位置及设备参数，构建集控模型；

第一映射模块，用于通过设备运行状态监测设备监测油田站场内每个工艺设备的运行状态，将所述运行状态映射至所述集控模型；

第二映射模块，用于通过环境监测设备检测所述工艺设备的运行环境，将所述运行环境映射至所述集控模型。

7.如权利要求6所述的油田站场无人值守智能集控系统，其特征在于，所述工艺设备包括：分离缓冲游离水脱除器、加热缓冲装置、天然气除油器、污水缓冲罐、外输加热炉、采暖加热炉、掺水泵、热洗泵、外输泵、污油泵、收油泵、阻垢加药装置和破乳加药装置其中一种或多种结合。

8.如权利要求6所述的油田站场无人值守智能集控系统，其特征在于，所述设备运行状态监测设备包括：电流电压采集模块、压力采集模块、温度采集模块、湿度采集模块、应力采集模块和流量流速检测模块其中一种或多种结合；

所述环境监测设备包括：尘埃粒子检测模块、可燃气体检测模块、光照强度检测模块和有毒有害气体检测模块其中一种或多种结合。

9.如权利要求6所述的油田站场无人值守智能集控系统，其特征在于，还包括：

第三映射模块，用于通过视频监测设备拍摄所述工艺设备的视频；将所述视频映射至所述集控模型中；

监控模块，用于基于所述集控模型对预先标记的事件进行监控；当出现预先标记的事件时，确定所述事件的安全等级；

当所述安全等级小于预设的安全等级阈值时，基于所述事件的事件类型和所述安全等级从预设的应急方案库调取对应的应急方案，执行所述应急方案；

当所述事件属于预设的第一列表中的事件时，获取所述事件的边界；

基于所述边界内的工艺设备与所述边界外各个工艺设备之间的连接关系和事件的蔓延情况，确定所述边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，当所述程度值大于预设的程度阈值时，将所述工艺设备加入所述应急方案的处理对象；

其中，出现预先标记的事件时，确定所述事件的安全等级，包括：

获取所述事件的事件类型，

基于所述事件类型，获取对应所述事件类型的预设的安全等级评估模板；

对所述事件进行数据采样，获取采样数据；

基于所述安全等级评估模板对所述采样数据进行解析，确定所述安全等级；

所述基于所述边界内的工艺设备与所述边界外各个工艺设备之间的联系关系和事件的蔓延情况，确定所述边界外的各个工艺设备的被影响的程度值，包括：

获取预设的对应所述事件的蔓延模型；

将所述事件边界内的各个工艺设备的所述运行状态和所述运行环境、所述边界外各个工艺设备与所述边界内各个工艺设备的位置关系及连接关系，输入至所述蔓延模型中，确定所述边界外的各个工艺设备的被影响的程度值。

10.如权利要求6所述的油田站场无人值守智能集控系统，其特征在于，还包括：控制模块，所述控制模块执行如下操作：

获取油田站场输入端的原油参数数据；

基于所述原油参数构建参数向量；

获取预设的油田站场内设备的控制模式库；所述控制模式库包括：控制向量、与所述控制向量一一对应的第一控制矩阵；所述第一控制矩阵包括所述油田站场内各个工艺设备的控制指令；

将所述参数向量与所述控制模式库中的各个控制向量进行匹配，当匹配符合时，获取所述控制向量对应的所述第一控制矩阵，基于所述第一控制矩阵控制所述油田站场内各个工艺设备的工作；

获取与所述第一控制矩阵对应关联的第二控制矩阵；基于所述第二控制矩阵控制连接在所述油田站场的原油输入端的调试设备的工作；

检测所述油田站场的工艺设备对应的输出端的油品的第一参数数据；解析所述第一参数数据，获取多个第一参数；基于多个所述第一参数构建第一参数集；

获取多个所述第一参数对应的多个预设的标准阈值；基于多个所述标准阈值构建标准阈值集；

基于所述第一参数集和所述标准阈值集，确定所述工艺设备输出的油品的第一波动值；所述第一波动值计算公式如下：

其中，P为所述第一波动值；ε_i为所述第一参数集中第i个所述第一参数的值；δ_i为所述标准阈值集中第i个所述标准阈值的值；n为所述第一参数集中数据总数或所述标准阈值集中数据总数；γ_i为对应所述第一参数集中第i个所述第一参数的预设的影响系数；

当所述第一波动值大于预设波动阈值时，确定所述第一参数集中各个所述第一参数的波动影响值，所述波动影响值计算公式如下：

其中，μ_i为所述第一参数集中第i个所述第一参数的所述波动影响值；

按照所述波动影响值从大到小依次提取预设个数的所述第一参数，将所述第一参数作为标识参数；

获取与所述标识参数、所述第二控制矩阵相对应关联的调试矩阵；

基于所述调试矩阵和所述第二控制矩阵，控制所述调试设备进行调试工作；

检测所述调试设备对应的输出端的油品的第二参数数据；解析所述第二参数数据，获取多个第二参数；基于多个所述第二参数构建第二参数集；

基于所述第二参数集和所述标准阈值集，确定所述调试设备输出的油品的第二波动值；

当所述第二波动值小于等于所述第一波动值时，获取当前所述调试设备的第三控制矩阵；获取与所述第三控制矩阵相关联的第四控制矩阵；基于所述第四控制矩阵控制所述工艺设备的工作；将所述调试设备输出的油品与所述工艺设备输出的油品混合输出；

当所述第二波动值大于所述第一波动值时，将所述调试设备输出的油品输入到所述工艺设备的输入端，并获取与所述调试矩阵相对应的反向调整矩阵；在预设等待事件后，基于所述反向调整矩阵和所述第二控制矩阵控制所述调试设备进行再次调试。

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