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基于物联网的输油站智能化系统的研究与应用.doc

上传人:无敌 文档编号:26377 上传时间:2018-03-04 格式:DOC 页数:3 大小:49KB
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1、基 于 物 联 网的 输 油 站 智能 化 系 统 的研 究 与应用 沈辉 王琼 中 国 石油 长 庆油 田 分公 司 第十 二 采油 厂 店子 作 业区 中 国 石油 长 庆油 田 分公 司 第十 二 采油 厂 固城 作 业区 摘 要: 随着数字化油田的推广和实施, 数字化智能化油田信息系统的建设成为了发展 的趋势, 基于物联网技术实现的信息化管理系统, 具有可靠、 高效和稳定的诸多 优点。 针对某采油厂输油站, 对物联网智能化信息系统的建设展开了讨论, 制定 了智能化信息系统的建设方案系统构成, 实现了数据采集与监控系统的基本设 计。 关键词 : 物联网; 智能化; 输油站; 监控中心;

2、作 者简 介: 沈辉 (1989-) , 男, 汉族, 助理工程师, 本科, 从事油田数字化技 术工作。 石油产业作为能源行业中非常重要的组成部分, 肩负着国家能源安全、 社会经济 发展的重要责任。 油气田开发企业作为石油行业的上游产业, 确保油气从地底采 出, 并安全高效的集输给下油产业, 因此油气集输部门, 也是油气开发过程的 重要环节。 目前油气井场大多数处于沙漠、 戈壁或黄土沙漠化地区, 位置偏远, 自然环境恶 劣, 给人们的后期生产管理作业带来了很大困难, 传统的井场生产管理主要基 于人力职守、 巡查、 记 录 等, 使得需要大量的人力资源, 且工作效率低下, 信息 反馈和数据的获取

3、缓慢, 给生产和管理带来了极大的不便。 随着信息技术的不断发展, 智能化井场和输油系统的不断的推广和完善, 以提 高信息的获取精度和速度, 实现实时监测和管理, 提高生产和管理效率。 目前基 于物联网建立起来的智能化信息管理系统, 能解决传统管理的诸多弊端, 实现 井场和输油系统的监控效率和可靠性, 大大的提高了智能化管理的程度1。以 长庆油田某采油厂输油站为例, 根据引入物联网的管理技术, 基于在物联网的 三层构架上建立智能化信息系统, 实现油田智能化的改造, 该系统的应用和实 现, 对油田现场管理具有跨越式的重要意义。 1 物联网技术 1.1 物联 网概念 Internet 技术的不断进步

4、, 促使人们将物联网 Internet of Thing (IOT) 上有 了全面的发展, 其定义为通过射频识别、 红外线对射发射器等信息传输设备, 按 照预先设定的网络协议, 把任何物体与Internet 相连接, 使得信息的传输和交 换更加的快捷, 实现智能化识别、 监控, 跟踪和管理的基于互联网的概念。 最终 实现3W 式 (Where、Which、What) 即无论何地、无论何物、无论何时, 都实现 网络的建立和互联。 1.2 物联 网构架 物联网 (IOT) 是以全面感知、传输和管理为特征的信息传输和处理网络, 是一 个实现综合信息管理的网络系统。物联网体系构架主要为非 3 层分别为

5、应用层、 网络层和感知层 (图 1) 2。 图1 联网体系构架 下载原图 1.3 物联 网关键 技术 (1) 感知层是实现智能化感知、 信息采集和处理的模块, 并通过通讯模块与网络 层和应用层互联, 感知层包括传感器、 数据采集器、 智能设备、 通讯设备等, 其 关键技术包括信息采集技术、无线通讯技术等。 (2) 网络层即信息的传输层面, 担负着将感知层获取的各类信息高效的传输给 应用层, 主要设备包括网络系统、 通信网络设备、 局域网等, 其关键技术包括网 络系统的构建、信息传输设备的安全稳定、无线通讯技术等。 (3) 应用层肩负着物联网系统中数据的汇总分析处理等功能, 其关键技术包括 只能

6、分析、云计算、新型融合、web 服务等。 2 智能化系统总体方 案设计 集输站数据采集与监控系统主要完成集输站内集输装置的参数采集和视频监控, 保证集输站安全运行, 见图2。 图2 集输站数据采集与监控系统构成 下载原图 3 应用系统硬件实现 (1) 监控设备, 包括摄像机部件、镜头、防护罩、云台等。 (2) RTU 模块, 油井采集和控制子系统的核心部分, 仅对传感器采集到的各种参 数进行编码和传输, 还要接受执行来及监控中心的控制指令; (3) 串口设备联网设备; (4) 井场辅助设备, 包括RTU 机柜、立杆、空气开关、照明灯等; (5) 监控子系统硬件设备, 包括检测仪表、数据采集模块与交换机 4 结语 讨论了物联网信息系统的实现模式和架构, 基于监控设备、RTU 模块、 串口设备 联网设备、井场辅助设备和监控子系统硬件设备搭建了智能化信息技术应用平 台。 参考文献 1 郝世彦, 樊平天, 张新涛.油井远程监控与计量技术在延长油田的应用J. 石油钻探技术, 2010, 38 (2) :84-87. 2 陈名强.物联网感知 层关键技术研究D. 四川:西南交通大学, 2014.

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