一种抽油井监控的方法、装置、存储介质和计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术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。

A method, device, storage medium and computer equipment for monitoring pumping wells

【技术实现步骤摘要】
一种抽油井监控的方法、装置、存储介质和计算机设备
本专利技术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。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术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。本专利技术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。本专利技术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。本专利技术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。本专利技术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。本专利技术的有益效果在于：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为本专利技术一种抽油井监控的方法的第一实施例流程示意图；图2为本专利技术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。本专利技术目的的实现、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专利技术，并不用于限定本专利技术。参照图1，本专利技术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。在本专利技术实施例中，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。在本专利技术实施例中，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本文档来自技高网...

【技术保护点】
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：/n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；/n将所述第一数据进行无损压缩，生成第二数据；/n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。/n

【技术特征摘要】
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...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧阳昆华，黄超，
申请(专利权)人：深圳市东力科创技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44