[发明专利]一种油田地面设备生产智能诊断平台

说明书

本公开涉及一种油田地面设备生产智能诊断平台，包括：获取单元，用于获取地面工程生产设备的基础数据、历史数据、实时生产数据、其他生产数据以及初始预案库数据；诊断模型建立单元，用于通过大数据深度强化学习建立智能诊断模型；模型训练单元，用于对所述智能诊断模型进行训练；诊断单元，通过能诊断模型对实时生产数据进行监测诊断并输出诊断结果及应对预案；推送执行单元，用于将诊断结果以及应对预案等信息推送给油田自控系统以及推送给平台页面进行展示。解决了以往油田地面生产设备出现异常情况时，通过人工进行诊断和处理，过于依赖个人经验和个人能力，需要进行大量重复工作，增加了工作人员劳动强度及处理时间，降低了生产效率的问题。

技术领域

本公开涉及油气生产技术领域，尤其涉及一种油田地面设备生产智能诊断平台。

背景技术

油田智慧化，覆盖勘探开发和生产运营全生命周期，制定战略、战术和操作目标，使用先进仪器设备实现精准测量和操作控制。数字化全面感知和精准控制是基础，全生命周期融合的数据处理分析诊断平台是关键，实现战略、战术、操作目标自主优化的油田智慧大脑是未来竞争的焦点。

油气地面工程是油气田开发生产的一个关键和必要的环节，是对油气液流汇集输送保障生产运行安全平稳、油水处理保障外输油气产品及外输脱出水合格、注入驱替效果满足生产的要求且保障油藏生产能力等。目前油田在采油工程专业领域对油水井智能化研究和深度应用广泛，在地面工程专业领域对地面站场智能化研究较少。

在油田地面设备的生产过程中，当某个设备出现异常状况时，往往通过人工进行分析决策，通过个人经验进行调整，在调整时人工进行数据的收集分析和综合判断，导致大量重复工作，需要投入大量人手，对个人能力依赖较高，且个人在对设备异常进行分析时，无法将整个油田系统设备在较长生产周期内的所有数据进行综合分析考量，导致对异常的处理调整可能是非解决该异常的最佳调整方式。

发明内容

本公开提出了一种油田地面设备生产智能诊断平台，通过获取油田以往生产历史数据、实时数据及初始预案库数据，通过大数据深度强化学习方法进行建立智能诊断模型，通过模型对设备进行监控，并在出现异常时给出诊断方案，从而解决了以往油田地面生产设备生产过程中，在设备出现异常情况时，通过人工进行诊断和处理，过于依赖个人经验和个人能力，且在处理时需要进行大量重复工作，导致增加了工作人员劳动强度以及诊断处理时间较长，降低了生产效率的问题。

根据本公开的一方面，提供了一种油田地面设备生产智能诊断平台，包括：获取单元，用于获取地面工程生产设备的基础数据、历史数据、实时生产数据、其他生产数据以及初始预案库数据，所述初始预案库用于存储各个生产设备需达到的指标、未达到该指标时的诊断结果，以及未达到该指标时的应对预案类别；

诊断模型建立单元，用于根据获取的所述历史数据以及初始预案库数据，通过大数据深度强化学习建立智能诊断模型；

模型训练单元，用于对所述智能诊断模型进行训练，将所述智能诊断模型与所述历史数据进行拟合，以实现对模型参数的优化；

诊断单元，通过训练后的所述智能诊断模型对所述实时生产数据进行监测诊断，判断所述实时生产数据是否处于该生产设备的非最优运行区间，或是否处于运行异常区间，若判断结果为是，则所述智能诊断模型将输出诊断结果及应对预案；

推送执行单元，所述推送执行单元与油田自控系统连接，所述推送执行单元用于将所述诊断单元输出的诊断结果以及应对预案、该诊断结果对应的实时生产数据、与所述对应的实时生产数据关联的基础数据和生产日数据，推送给油田自控系统以及推送给平台页面进行展示，并根据所述应对预案对所述自控系统参数进调整。

优选地，所述基础数据包括：生产设备的名称、编码、类型、投产日期、所属站场、设计规模以及状态数据；

所述实时生产数据包括：生产设备的温度、压力、电流、电压、功率、效率、负荷、运行状态、流量、液位、耗电量、耗气量、油水界面、含水、含油、阀门开度；