CN117722173B - 一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统及装置，涉及智能控制技术领域，该系统包括，生产监测模块，用于获取游梁式抽油机的运行信息，调整游梁式抽油机的运行参数，还用于获取游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息，确定至少一个构件的状态；管线监测模块，用于获取输油管线和/或输气管线的参数信息，确定输油管线和/或输气管线的状态，执行对应的应急措施；沟渠监测模块，用于获取地下沟渠的参数信息，确定地下沟渠的状态，执行对应的应急措施；排放监测模块，用于获取排水和/或排气的成分信息，确定排水和/或排气的状态，执行对应的应急措施，具有提高抽油现场的多场景下的故障监测的效率及准确度的优点。
Description
技术领域
本发明涉及智能控制技术领域，尤其涉及一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统及装置。
背景技术
游梁式抽油机是目前被油田广泛使用的开采石油的机械设备，是有杆抽油系统中最主要的举升设备，主要由地面传动设备、电动机及井下设备组成。进行油井生产举升时，通过电动机的转动经变速箱、曲柄连杆机构变成驴头的上下运动，驴头经光杆、抽油杆带动井下抽油泵的柱塞作上下运动，从而不断地把井中的原油抽出井筒。
游梁式抽油机作为应用最为广泛的抽油机之一，工作环境和条件十分恶劣。除了必要的维护与修理外，抽油机要整年每天24小时不停工作，基本无人值守。而且抽油机主要分布在沙漠、戈壁滩和海洋等野外偏远地区，要经受极端高温、极端低温和风霜雨雪的考验，自然环境恶劣。此外，油井一般地质复杂，地理位置分散，原油品质也不高，稠油居多，含蜡量较高。所以，抽油机在作业过程中产生故障的概率较高，且一旦故障，难以及时发现和处理，轻则降低原油产出效率，影响油田的产量和经济效益，重则可能造成油井停产乃至人员伤亡。目前抽油机故障的发现主要依赖维护人员定期前往油井周边进行实地巡检，或者值守人员直接调取查看监控视频，需要耗费大量人力的同时，难以避免地存在诸多问题，如消耗大、效率低和不及时等。此外，受油井位置偏僻、交通不畅、自然环境艰苦、工作时间变动频繁等因素影响，工作人员承受着较大负担。
因此，需要提供一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统及装置，用于提高抽油现场的多场景下的故障监测的效率及准确度。
发明内容
本发明提供了一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统，包括：生产监测模块，包括运行监测单元及机械监测单元，其中，所述运行监测单元用于获取游梁式抽油机的运行信息，并基于所述游梁式抽油机的运行信息调整所述游梁式抽油机的运行参数，所述机械监测单元用于获取所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息，并基于所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息确定所述游梁式抽油机的至少一个构件的状态；管线监测模块，用于获取至少一条输油管线和/或输气管线的参数信息，并基于所述至少一条输油管线和/或输气管线的参数信息，确定所述至少一条输油管线和/或输气管线的状态，基于所述至少一条输油管线和/或输气管线的状态执行对应的应急措施；沟渠监测模块，用于获取地下沟渠的参数信息，并基于所述地下沟渠的参数信息，确定所述地下沟渠的状态，基于所述地下沟渠的状态执行对应的应急措施；排放监测模块，用于获取排水和/或排气的成分信息，并基于所述排水和/或排气的成分信息，确定所述排水和/或排气的状态，基于所述排水和/或排气的状态执行对应的应急措施。
更进一步地，所述运行监测单元包括示功仪及液面监测仪，所述示功仪用于获取所述游梁式抽油机的示功图，所述液面监测仪用于获取所述游梁式抽油机的接箍波和动液面回波，其中，所述游梁式抽油机的运行信息至少包括所述游梁式抽油机的示功图、接箍波和动液面回波：所述运行监测单元基于所述游梁式抽油机的运行信息调整所述游梁式抽油机的运行参数，包括：基于所述游梁式抽油机的示功图、接箍波和动液面回波，调节所述游梁式抽油机的抽采频率。
更进一步地，所述机械监测单元包括矢量测量组件及松动监测组件：所述矢量测量组件包括横梁轴多轴矢量测量设备、支架轴多轴矢量测量设备及曲柄轴多轴矢量测量设备，其中，所述横梁轴多轴矢量测量设备用于采集所述游梁式抽油机的横梁轴的多轴运动信息，所述支架轴多轴矢量测量设备用于采集所述游梁式抽油机的支架轴的多轴运动信息，所述曲柄轴多轴矢量测量设备用于采集所述游梁式抽油机的曲柄轴的多轴运动信息；所述松动监测组件用于采集至少一个螺栓和/或螺母的振动信息及位移信息。
更进一步地，所述机械监测单元基于所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息确定所述游梁式抽油机的至少一个构件的状态，包括：基于所述游梁式抽油机的横梁轴的多轴运动信息、支架轴的多轴运动信息及曲柄轴的多轴运动信息，判断至少一个轴承是否发生内圈故障、外圈故障和/或滚珠故障；基于所述至少一个螺栓和/或螺母的振动信息及位移信息，确定所述至少一个螺栓和/或螺母的松动情况。
更进一步地，所述管线监测模块包括多个管线监测单元，其中，所述管线监测单元至少包括管线温度感应设备、管线压力感应设备及管线流量感应设备，所述管线温度感应设备用于获取所述输油管线和/或输气管线的温度信息，所述管线压力感应设备用于获取所述输油管线和/或输气管线的压力信息，所述管线流量感应设备用于获取所述输油管线和/或输气管线的流量信息。
更进一步地，所述管线监测模块基于所述输油管线和/或输气管线的参数信息，确定所述输油管线和/或输气管线的状态，包括：基于第一关系图谱及所述输油管线和/或输气管线的温度信息、压力信息及流量信息，确定管线异常区域，其中，所述第一关系图谱用于表征所述多个管线监测单元的关联关系；所述管线监测模块基于所述输油管线和/或输气管线的状态执行对应的应急措施，包括：基于第二关系图谱及管线异常区域，关闭至少一个目标第一阀门，其中，所述第二关系图谱用于表征至少一个管线区域与至少一个第一阀门的对应关系。
更进一步地，所述沟渠监测模块包括多个沟渠监测单元，其中，所述沟渠监测单元至少包括沟渠温度感应设备、积水深度感应设备、沟渠湿度感应设备、可燃气体感应设备及有毒气体感应设备，所述沟渠温度感应设备用于采集沟渠积水温度信息，所述积水深度感应设备用于采集沟渠积水深度信息，所述沟渠湿度感应设备用于采集沟渠湿度信息，所述可燃气体感应设备用于采集沟渠可燃气体成分信息，所述有毒气体感应设备用于采集沟渠有毒气体成分信息；所述沟渠监测模块基于所述地下沟渠的状态执行对应的应急措施，包括：基于所述沟渠积水温度信息、沟渠积水深度信息、沟渠湿度信息、沟渠可燃气体成分信息及沟渠有毒气体成分信息，调整排水泵和/或排风扇的工作参数。
更进一步地，所述排放监测模块包括气体成分监测单元和/或水体成分监测单元，其中，所述气体成分监测单元用于采集所述排水的成分信息，所述水体成分监测单元用于采集所述排气的成分信息；所述排放监测模块基于所述排水和/或排气的状态执行对应的应急措施，包括：基于所述排水的成分信息和/或所述排气的成分信息，关闭至少一个目标第二阀门。
更进一步地，所述系统还包括：闯入监测模块，包括多个图像采集单元，其中，所述图像采集单元用于采集目标区域内的图像信息；所述闯入监测模块还用于基于所述多个图像采集单元采集的图像信息，确定所述目标区域内是否发生人为闯入。
本发明提供了一种监测多场景动态参数的智能诊断测控装置，包括智能诊断测控器、运行数据采集组件、机械数据采集组件、管线数据采集组件、积水数据采集组件及排放数据采集组件，所述运行数据采集组件、机械数据采集组件、管线数据采集组件、积水数据采集组件及排放数据采集组件均与所述智能诊断测控器通讯；所述运行数据采集组件用于采集游梁式抽油机的运行信息；所述机械数据采集组件用于获取所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息；所述管线数据采集组件用于获取输油管线和/或输气管线的参数信息；所述积水数据采集组件用于获取地下沟渠的参数信息；所述排放数据采集组件用于获取排水和/或排气的成分信息；所述智能诊断测控器用于基于所述游梁式抽油机的运行信息调整所述游梁式抽油机的运行参数；所述智能诊断测控器还用于基于所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息确定所述游梁式抽油机的至少一个构件的状态；所述智能诊断测控器还用于基于所述输油管线和/或输气管线的参数信息，确定所述输油管线和/或输气管线的状态，基于所述输油管线和/或输气管线的状态控制管线应急组件执行对应的应急措施；所述智能诊断测控器还用于基于所述地下沟渠的参数信息，确定所述地下沟渠的状态，基于所述地下沟渠的状态控制沟渠应急组件执行对应的应急措施；所述智能诊断测控器还用于基于所述排水和/或排气的成分信息，确定排水和/或排气的状态，基于所述排水和/或排气的状态控制排水应急组件和/或排气应急组件执行对应的应急措施。
相比于现有技术，本说明书提供的一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统及装置，至少具备以下有益效果：
1、通过对游梁式抽油机现场、输油和/或输气管线现场、地下沟渠及生产排水和/或排气现场，进行数据采集，根据使用场景不同，对配套传感器进行不同组合，并利用物联网组网通讯技术，实现接收各传感器信号，对信号数据进行大数据分析后，根据分析结果进行相应智能输出控制，最终实现多参数多场景数据监测，提高了抽油现场的多场景下的故障监测的效率及准确度；
2、基于游梁式抽油机的示功图、接箍波和动液面回波，调节游梁式抽油机的抽采频率，提高泵效，实现节能，达到自动闭环控制目的；
3、通过采集输油管线和/或输气管线的温度信息、压力信息及流量信息，及时确定管线异常区域，发出报警信息，并及时控制电动执行器自动关闭阀门，减少损失；
4、通过采集沟渠的沟渠积水温度信息、沟渠积水深度信息、沟渠湿度信息、沟渠可燃气体成分信息及沟渠有毒气体成分信息，启动排水泵或排风，从而保证沟渠内的各项数据处于安全范围内，避免安全事故的发生；
5、通过设置闯入监测模块采集图像，并智能区分动物闯入或作业人员进入，对非法闯入进行抓拍，留取证据。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
图1是本申请一实施例中示出的一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统的模块图；
图2是本申请一实施例中示出的一种监测多场景动态参数的智能诊断测控装置的结构图；
图3是本申请一实施例中示出的确定动液面深度的流程图；
图4是本申请一实施例中示出的设置多个松动监测设备的流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。
图1是本申请一实施例中示出的一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统的模块图，如图1所示，一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统至少包括生产监测模块、管线监测模块、沟渠监测模块、排放监测模块及闯入监测模块。下面依次对各个模块进行详细说明。
生产监测模块可以包括运行监测单元及机械监测单元，其中，运行监测单元用于获取游梁式抽油机的运行信息，并基于游梁式抽油机的运行信息调整游梁式抽油机的运行参数，机械监测单元用于获取游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息，并基于游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息确定游梁式抽油机的至少一个构件的状态。
在一些实施例中，运行监测单元包括示功仪及液面监测仪，示功仪用于获取游梁式抽油机的示功图，液面监测仪用于获取游梁式抽油机的接箍波和动液面回波，其中，游梁式抽油机的运行信息至少包括游梁式抽油机的示功图、接箍波和动液面回波。
具体的，示功仪测量游梁式抽油机的的抽油杆径向微型变，计算出轴向力，根据胡克定律计算出载荷数值，通过矢量加速度幅频信号，利用傅里叶函数进行滤波，积分计算出位移，从而绘制游梁式抽油机的示功图。
液面监测仪通过发声机构，发出低频次声波，利用回波原理，获取接箍波和动液面回波。
在一些实施例中，运行监测单元可以基于游梁式抽油机的示功图、接箍波和动液面回波，调节游梁式抽油机的抽采频率。
具体的，运行监测单元可以先基于接箍波和动液面回波，确定动液面深度，再基于游梁式抽油机的示功图与游梁式抽油机对应的理论示功图，确定示功图差异特征，最后基于动液面深度及示功图差异特征，调节游梁式抽油机的抽采频率。
图3是本申请一实施例中示出的确定动液面深度的流程图，如图3所示，例如，运行监测单元可以通过以下流程基于接箍波和动液面回波，确定动液面深度：
对接箍波进行经验模态分解，获取接箍波对应的至少一个接箍波内涵模态分量及接箍波残差；
对动液面回波进行经验模态分解，获取动液面回波对应的至少一个动液面回波内涵模态分量及动液面回波残差；
通过联合去噪模型对接箍波对应的至少一个接箍波内涵模态分量及接箍波残差和动液面回波对应的至少一个动液面回波内涵模态分量及动液面回波残差进行联合去噪，其中，联合去噪模型的输入包括接箍波对应的至少一个接箍波内涵模态分量及接箍波残差和动液面回波对应的至少一个动液面回波内涵模态分量及动液面回波残差，联合去噪模型的输出包括去噪后的接箍波和动液面回波，联合去噪模型可以为人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)模型、循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN)模型、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)模型、双向循环神经网络(BRNN)模型等机器学习模型；
通过第一深度确定模型基于去噪后的接箍波，确定第一动液面深度，其中，第一动液面深度可以为人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)模型、循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN)模型、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)模型、双向循环神经网络(BRNN)模型等机器学习模型；
通过第二深度确定模型基于去噪后的动液面回波，确定第二动液面深度，其中，第二动液面深度可以为人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)模型、循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN)模型、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)模型、双向循环神经网络(BRNN)模型等机器学习模型；
基于第一动液面深度和第二动液面深度，确定动液面深度。
仅作为示例，运行监测单元可以根据以下公式基于第一动液面深度和第二动液面深度，确定动液面深度：
；
其中，为动液面深度，为第一动液面深度，为第二动液面深度，为第一动液
面深度对应的权重，为第二动液面深度对应的权重，为第一深度确定模型对应的平
均绝对误差，为第一深度确定模型对应的平均平方误差，为第一深度确定模型对
应的均方根误差，为第二深度确定模型对应的平均绝对误差，为第二深度确定模
型对应的平均平方误差，为第二深度确定模型对应的均方根误差，为预设参数，
为预设参数。
在一些实施例中，运行监测单元可以通过特征提取模型基于游梁式抽油机的示功图与游梁式抽油机对应的理论示功图，提取示功图差异特征，并通过频率调整模型基于动液面深度及示功图差异特征，调节游梁式抽油机的抽采频率。其中，特征提取模块和频率调整模型可以均为人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)模型、循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN)模型、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)模型、双向循环神经网络(BRNN)模型等机器学习模型。
在一些实施例中，机械监测单元包括矢量测量组件及松动监测组件。矢量测量组件包括横梁轴多轴矢量测量设备、支架轴多轴矢量测量设备及曲柄轴多轴矢量测量设备，其中，横梁轴多轴矢量测量设备用于采集游梁式抽油机的横梁轴的多轴运动信息，支架轴多轴矢量测量设备用于采集游梁式抽油机的支架轴的多轴运动信息，曲柄轴多轴矢量测量设备用于采集游梁式抽油机的曲柄轴的多轴运动信息。具体的，多轴矢量测量设备可以包括3轴、6轴、9轴等多轴传感器。
松动监测组件用于采集至少一个螺栓和/或螺母的振动信息及位移信息。具体的，松动监测组件可以包括多个松动监测设备，其中，松动监测设备包括应变传感器、温度传感器及振动传感器。
图4是本申请一实施例中示出的设置多个松动监测设备的流程图，如图4所示，在一些实施例中，机械监测单元可以通过以下方式设置多个松动监测设备：
获取游梁式抽油机的相关历史故障信息，其中，游梁式抽油机的相关历史故障信息可以包括与当前的游梁式抽油机的同类型的游梁式抽油机的历史故障信息；
基于游梁式抽油机的相关历史故障信息，确定游梁式抽油机中的多个需要进行监测的螺栓和/或螺母（也可称为“目标螺栓和/或目标螺母”）；
确定任意两个螺栓和/或螺母之间的松动关联性；
通过K均值（K-Means）聚类算法基于任意两个螺栓和/或螺母之间的松动关联性，对多个目标螺栓和/或目标螺母进行聚类，确定至少一个聚类簇；
对于每个聚类簇，在该聚类簇的中心对应的螺栓或螺母处设置一个松动监测设备。
例如，可以根据以下公式计算任意两个螺栓和/或螺母之间的松动关联性：
；
其中，为第i个螺栓或螺母与第j个螺栓或螺母之间的松动关联性，为相关
历史故障信息中第i个螺栓或螺母发生松动的次数，为第i个螺栓或螺母发生松动的
次数中第j个螺栓或螺母也发生松动的次数。
在一些实施例中，机械监测单元基于游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息确定游梁式抽油机的至少一个构件的状态，包括：
基于游梁式抽油机的横梁轴的多轴运动信息、支架轴的多轴运动信息及曲柄轴的多轴运动信息，判断至少一个轴承是否发生内圈故障、外圈故障和/或滚珠故障；
基于至少一个螺栓和/或螺母的振动信息及位移信息，确定至少一个螺栓和/或螺母的松动情况。
具体的，机械监测单元可以基于游梁式抽油机的横梁轴的多轴运动信息、支架轴的多轴运动信息及曲柄轴的多轴运动信息及故障特征关联图谱，判断至少一个轴承是否发生内圈故障、外圈故障和/或滚珠故障。其中，故障特征关联图谱可以包括内圈故障、外圈故障和/或滚珠故障对应的横梁轴的多轴运动特征、支架轴的多轴运动特征及曲柄轴的多轴运动特征。
机械监测单元可以基于温度传感器采集的温度信息，对应变传感器和振动传感器的输出信号进行自动校正，去除温漂影响，并对出现的异常振动幅频和松动位移进行报警。
具体的，机械监测单元可以根据以下公式，确定螺栓和/或螺母的松动可能性：
；
其中，为第i个螺栓和/或螺母的松动可能性，为第i个螺栓和/或螺母对应的
应变传感器在第t个时间点的输出电压，为第i个螺栓和/或螺母对应的预设电压，
T为一个监测周期包括时间点的总数，为预设参数。
当松动可能性大于预设松动可能性阈值时，判断该螺栓和/或螺母发生松动，生成预警信息。
在一些实施例中，机械监测单元还可以利用波形分析、频谱分析、轴心轨迹分析、多轴心轨迹分析、包络谱分析、全息谱分析、倒频谱分析、阶比分析等多种分析算法预测螺栓和/或螺母的振动趋势和松动趋势，并基于螺栓和/或螺母的振动趋势和松动趋势生成预警信息。
管线监测模块可以用于获取至少一条输油管线和/或输气管线的参数信息，并基于至少一条输油管线和/或输气管线的参数信息，确定至少一条输油管线和/或输气管线的状态，基于至少一条输油管线和/或输气管线的状态执行对应的应急措施。
在一些实施例中，管线监测模块包括多个管线监测单元，其中，管线监测单元至少包括管线温度感应设备、管线压力感应设备及管线流量感应设备，管线温度感应设备用于获取输油管线和/或输气管线的温度信息，管线压力感应设备用于获取输油管线和/或输气管线的压力信息，管线流量感应设备用于获取输油管线和/或输气管线的流量信息。
在一些实施例中，管线监测模块基于输油管线和/或输气管线的参数信息，确定输油管线和/或输气管线的状态，包括：基于第一关系图谱及输油管线和/或输气管线的温度信息、压力信息及流量信息，确定管线异常区域，其中，第一关系图谱用于表征多个管线监测单元的关联关系。
具体的，确定管线异常区域后，可发出报警信息，并及时控制管线异常区域对应的电动执行器自动关闭第一阀门，减少损失。
在一些实施例中，管线监测模块基于输油管线和/或输气管线的状态执行对应的应急措施，包括：基于第二关系图谱及管线异常区域，关闭至少一个目标第一阀门，其中，第二关系图谱用于表征至少一个管线区域与至少一个第一阀门的对应关系。
沟渠监测模块可以用于获取地下沟渠的参数信息，并基于地下沟渠的参数信息，确定地下沟渠的状态，基于地下沟渠的状态执行对应的应急措施。
在一些实施例中，沟渠监测模块包括多个沟渠监测单元，其中，沟渠监测单元至少包括沟渠温度感应设备、积水深度感应设备、沟渠湿度感应设备、可燃气体感应设备及有毒气体感应设备，沟渠温度感应设备用于采集沟渠积水温度信息，积水深度感应设备用于采集沟渠积水深度信息，沟渠湿度感应设备用于采集沟渠湿度信息，可燃气体感应设备用于采集沟渠可燃气体成分信息，有毒气体感应设备用于采集沟渠有毒气体成分信息。
在一些实施例中，沟渠监测模块基于地下沟渠的状态执行对应的应急措施，包括：基于沟渠积水温度信息、沟渠积水深度信息、沟渠湿度信息、沟渠可燃气体成分信息及沟渠有毒气体成分信息，调整排水泵和/或排风扇的工作参数。
具体的，沟渠监测模块可以根据预先设定的警戒数值，启动排水泵或排风，从而保证沟渠内的各项数据处于安全范围内，避免安全事故的发生。
排放监测模块可以用于获取排水和/或排气的成分信息，并基于排水和/或排气的成分信息，确定排水和/或排气的状态，基于排水和/或排气的状态执行对应的应急措施。
在一些实施例中，排放监测模块包括气体成分监测单元和/或水体成分监测单元，其中，气体成分监测单元用于采集排水的成分信息，水体成分监测单元用于采集排气的成分信息。
在一些实施例中，排放监测模块基于排水和/或排气的状态执行对应的应急措施，包括：基于排水的成分信息和/或排气的成分信息，关闭至少一个目标第二阀门。
具体的，发现超标排放现象，及时关闭排放阀，避免环境的污染。
闯入监测模块可以包括多个图像采集单元，其中，图像采集单元用于采集目标区域内的图像信息。
闯入监测模块还用于基于多个图像采集单元采集的图像信息，确定目标区域内是否发生人为闯入。
具体的，闯入监测模块可以通过目标识别模型智能区分动物闯入或作业人员进入，对非法闯入进行抓拍，留取证据。目标识别模型可以均为人工神经网络(ArtificialNeural Network，ANN)模型、循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN)模型、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)模型、双向循环神经网络(BRNN)模型等机器学习模型。
图2是本申请一实施例中示出的一种监测多场景动态参数的智能诊断测控装置的结构图，如图2所示，一种监测多场景动态参数的智能诊断测控装置可以包括智能诊断测控器、运行数据采集组件、机械数据采集组件、管线数据采集组件、积水数据采集组件及排放数据采集组件。
运行数据采集组件用于采集游梁式抽油机的运行信息。
机械数据采集组件用于获取游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息。
管线数据采集组件用于获取输油管线和/或输气管线的参数信息。
积水数据采集组件用于获取地下沟渠的参数信息。
排放数据采集组件用于获取排水和/或排气的成分信息。
智能诊断测控器可以具备多种数据接口。运行数据采集组件、机械数据采集组件、管线数据采集组件、积水数据采集组件及排放数据采集组件可以通过有线或者无线的方式与智能诊断测控器进行通讯。同时，智能诊断测控器具备多种输出控制方式，从而实现多路信号采集、智能运算分析、自动输出控制。
智能诊断测控器用于基于游梁式抽油机的运行信息调整游梁式抽油机的运行参数。
智能诊断测控器还用于基于游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息确定游梁式抽油机的至少一个构件的状态。
智能诊断测控器还用于基于输油管线和/或输气管线的参数信息，确定输油管线和/或输气管线的状态，基于输油管线和/或输气管线的状态控制管线应急组件执行对应的应急措施。
智能诊断测控器还用于基于地下沟渠的参数信息，确定地下沟渠的状态，基于地下沟渠的状态控制沟渠应急组件执行对应的应急措施。
智能诊断测控器还用于基于排水和/或排气的成分信息，确定排水和/或排气的状态，基于排水和/或排气的状态控制排水应急组件和/或排气应急组件执行对应的应急措施。
关于一种监测多场景动态参数的智能诊断测控装置的更多描述可以参见上述的一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统的相关描述，此处不再赘述。
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。
Claims (3)
1.一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统，其特征在于，包括：
生产监测模块，包括运行监测单元及机械监测单元，其中，所述运行监测单元用于获取游梁式抽油机的运行信息，并基于所述游梁式抽油机的运行信息调整所述游梁式抽油机的运行参数，所述机械监测单元用于获取所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息，并基于所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息确定所述游梁式抽油机的至少一个构件的状态；
管线监测模块，用于获取至少一条输油管线和/或输气管线的参数信息，并基于所述至少一条输油管线和/或输气管线的参数信息，确定所述至少一条输油管线和/或输气管线的状态，基于所述至少一条输油管线和/或输气管线的状态执行对应的应急措施；
沟渠监测模块，用于获取地下沟渠的参数信息，并基于所述地下沟渠的参数信息，确定所述地下沟渠的状态，基于所述地下沟渠的状态执行对应的应急措施；
排放监测模块，用于获取排水和/或排气的成分信息，并基于所述排水和/或排气的成分信息，确定所述排水和/或排气的状态，基于所述排水和/或排气的状态执行对应的应急措施;
所述运行监测单元包括示功仪及液面监测仪，所述示功仪用于获取所述游梁式抽油机的示功图，所述液面监测仪用于获取所述游梁式抽油机的接箍波和动液面回波，其中，所述游梁式抽油机的运行信息至少包括所述游梁式抽油机的示功图、接箍波和动液面回波：
所述运行监测单元基于所述游梁式抽油机的运行信息调整所述游梁式抽油机的运行参数，包括：
基于所述游梁式抽油机的示功图、接箍波和动液面回波，调节所述游梁式抽油机的抽采频率;
所述机械监测单元包括矢量测量组件及松动监测组件：
所述矢量测量组件包括横梁轴多轴矢量测量设备、支架轴多轴矢量测量设备及曲柄轴多轴矢量测量设备，其中，所述横梁轴多轴矢量测量设备用于采集所述游梁式抽油机的横梁轴的多轴运动信息，所述支架轴多轴矢量测量设备用于采集所述游梁式抽油机的支架轴的多轴运动信息，所述曲柄轴多轴矢量测量设备用于采集所述游梁式抽油机的曲柄轴的多轴运动信息；
所述松动监测组件用于采集至少一个螺栓和/或螺母的振动信息及位移信息；
所述机械监测单元基于所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息确定所述游梁式抽油机的至少一个构件的状态，包括：
基于所述游梁式抽油机的横梁轴的多轴运动信息、支架轴的多轴运动信息及曲柄轴的多轴运动信息，判断至少一个轴承是否发生内圈故障、外圈故障和/或滚珠故障；
基于所述至少一个螺栓和/或螺母的振动信息及位移信息，确定所述至少一个螺栓和/或螺母的松动情况；
所述管线监测模块包括多个管线监测单元，其中，所述管线监测单元至少包括管线温度感应设备、管线压力感应设备及管线流量感应设备，所述管线温度感应设备用于获取所述输油管线和/或输气管线的温度信息，所述管线压力感应设备用于获取所述输油管线和/或输气管线的压力信息，所述管线流量感应设备用于获取所述输油管线和/或输气管线的流量信息;
所述管线监测模块基于所述输油管线和/或输气管线的参数信息，确定所述输油管线和/或输气管线的状态，包括：
基于第一关系图谱及所述输油管线和/或输气管线的温度信息、压力信息及流量信息，确定管线异常区域，其中，所述第一关系图谱用于表征所述多个管线监测单元的关联关系；
所述管线监测模块基于所述输油管线和/或输气管线的状态执行对应的应急措施，包括：
基于第二关系图谱及管线异常区域，关闭至少一个目标第一阀门，其中，所述第二关系图谱用于表征至少一个管线区域与至少一个第一阀门的对应关系；
所述沟渠监测模块包括多个沟渠监测单元，其中，所述沟渠监测单元至少包括沟渠温度感应设备、积水深度感应设备、沟渠湿度感应设备、可燃气体感应设备及有毒气体感应设备，所述沟渠温度感应设备用于采集沟渠积水温度信息，所述积水深度感应设备用于采集沟渠积水深度信息，所述沟渠湿度感应设备用于采集沟渠湿度信息，所述可燃气体感应设备用于采集沟渠可燃气体成分信息，所述有毒气体感应设备用于采集沟渠有毒气体成分信息；
所述沟渠监测模块基于所述地下沟渠的状态执行对应的应急措施，包括：
基于所述沟渠积水温度信息、沟渠积水深度信息、沟渠湿度信息、沟渠可燃气体成分信息及沟渠有毒气体成分信息，调整排水泵和/或排风扇的工作参数;
所述排放监测模块包括气体成分监测单元和/或水体成分监测单元，其中，所述气体成分监测单元用于采集所述排水的成分信息，所述水体成分监测单元用于采集所述排气的成分信息；
所述排放监测模块基于所述排水和/或排气的状态执行对应的应急措施，包括：
基于所述排水的成分信息和/或所述排气的成分信息，关闭至少一个目标第二阀门。
2.根据权利要求1所述的一种监测多场景动态参数的智能诊断测控系统，其特征在于，还包括：
闯入监测模块，包括多个图像采集单元，其中，所述图像采集单元用于采集目标区域内的图像信息；
所述闯入监测模块还用于基于所述多个图像采集单元采集的图像信息，确定所述目标区域内是否发生人为闯入。
3.一种监测多场景动态参数的智能诊断测控装置，所述装置基于权利要求1-2任一项所述系统，其特征在于，包括智能诊断测控器、运行数据采集组件、机械数据采集组件、管线数据采集组件、积水数据采集组件及排放数据采集组件，所述运行数据采集组件、机械数据采集组件、管线数据采集组件、积水数据采集组件及排放数据采集组件均与所述智能诊断测控器通讯；
所述运行数据采集组件用于采集游梁式抽油机的运行信息；
所述机械数据采集组件用于获取所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息；
所述管线数据采集组件用于获取输油管线和/或输气管线的参数信息；
所述积水数据采集组件用于获取地下沟渠的参数信息；
所述排放数据采集组件用于获取排水和/或排气的成分信息；
所述智能诊断测控器用于基于所述游梁式抽油机的运行信息调整所述游梁式抽油机的运行参数；
所述智能诊断测控器还用于基于所述游梁式抽油机的至少一个构件的机械运动信息确定所述游梁式抽油机的至少一个构件的状态；
所述智能诊断测控器还用于基于所述输油管线和/或输气管线的参数信息，确定所述输油管线和/或输气管线的状态，基于所述输油管线和/或输气管线的状态控制管线应急组件执行对应的应急措施；
所述智能诊断测控器还用于基于所述地下沟渠的参数信息，确定所述地下沟渠的状态，基于所述地下沟渠的状态控制沟渠应急组件执行对应的应急措施；
所述智能诊断测控器还用于基于所述排水和/或排气的成分信息，确定排水和/或排气的状态，基于所述排水和/或排气的状态控制排水应急组件和/或排气应急组件执行对应的应急措施。
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