【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油田加热炉控制系统，尤其是涉及一种基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法以及系统。
技术介绍
1、石油开采过程中的集输环节不仅关乎石油的长距离安全输送，还直接影响到整个石油生产过程的经济效益、环境影响，面对日益严格的环保规定以及油田自身对节能减排，安全生产的内在需求，实现油田集输环节的智能化控制显得至关重要。
2、油田集输加热系统是节能减排的关键，而其中温度控制是主要控制核心，将原油、含油污水加热至工艺要求所需的温度，以便进行输送、沉降、分离、脱水和初加工，广泛应用于增压站、接转站、联合站等。
3、现有技术中，在加热过程中油田站场通常是依靠传统的个人经验进行人为控制，容易导致加热不足或者加热过度的情况，就会出现加热不足引发管道结蜡和堵管问题，或者过度加热引发能源消耗和环境问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法以及系统，以解决现有技术中，人为控制油田集输加热系统进行加热，容易导致加热不足或者加热过度的技术问题。
2、本专利技术提供的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，包括以下步骤：
3、数据采集步骤：物联网服务模组中的数据采集模块对油田集输系统进行数据采集，并将数据发送到数据服务模组；
4、数据处理步骤：所述数据服务模组对时序数据、视频数据、配置数据进行融合处理并存储；
5、算法模型建立步骤：算法服务
6、数据计算步骤：所述物联网服务模组中的算法模型管理模块接收到所述算法服务模组中的算法模型，所述算法模型管理模块在所述物联网服务模组中的边缘计算模块上部署、更新、运行、管理算法模型，所述边缘计算模块利用算法模块进行数据计算；
7、智能控制步骤：所述物联网服务模组中的智慧托管模块将所述边缘计算模块计算出的数据以及所述数据服务模组中储存的数据进行分析处理，并控制加热炉进行提火、降火以及智能配风操作。
8、进一步地，所述数据采集步骤中，数据中心服务获取到配置采集服务的配置数据，处理后得到设备的采集地址和协议信息，并将地址和协议转发给指令服务，所述指令服务根据协议类型请求对应的协议采集服务，所述协议采集服务接收到所述采集指令后请求对应的硬件设备并得到返回的结果；采集服务将加热炉、缓冲罐和三相分离器的温度、压力、液位参数的实时数据通过mqtt系统传输到数据仓库的时序数据库中，同时将最新的数据保存在本地的缓存数据库中。
9、进一步地，所述数据处理步骤中，所述时序数据库对时序数据进行聚合、处理、过滤、聚类和预测分析操作，并将数据提供给所述算法服务模组进行算法模型训练。
10、进一步地，所述数据处理步骤中，所述数据服务模组的配置数据库对油田集输系统中的静态数据和配置数据进行收集以及储存，并将数据提供给所述算法服务模组进行算法模型训练。
11、进一步地，所述数据处理步骤中，所述数据服务模组的视频数据处理模块将摄像头采集的视频数据进行处理并储存。
12、进一步地，所述数据处理步骤中，所述数据服务模组的数据融合模块将来自不同数据源的数据进行整合、清洗、转化和统一，生成一个统一的、可靠的数据集。
13、进一步地，所述算法模型建立步骤中，所述算法服务模组训练并构建的算法模型包括外输温度控制算法，所述外输温度控制算法包括以下步骤：
14、步骤1，输入数据：从所述时序数据库中获取所述采集服务采集的加热炉运行过程中各plc点位的实时数据，作为模型训练数据；
15、步骤2，数据预处理：利用标准差反映随机变量离散程度的特性，对选定plc点位设置标准差阈值界限，通过该标准差阈值界限在数据库中筛选出平稳运行的历史数据用作后续分析的训练数据集和验证数据集；
16、步骤3，聚类过程：对训练数据集中的特征变量进行归一化处理，将归一化后的样本输入无监督聚类模型进行聚类分簇，将数据集分成不同簇，针对每一簇进行单独建模预测；
17、步骤4，模型训练：对任意一个簇中的数据集，以包括介质流量、泵压、环境温度、下游站需求温度在内的若干因素为特征，以外输出站温度为预测目标值，构建预测模型；
18、步骤5，预测结果：基于步骤4构建的预测模型，根据现场运行数据预测所需外输温度值，以此值作为上游站外输温度控制参考值。
19、进一步地，所述算法模型建立步骤中，所述算法服务模组训练并构建的算法模型包括外输温度智能推荐，所述外输温度智能推荐包括以下步骤：
20、步骤1：构建的大数据算法模型，获取外输温度的预测值；
21、步骤2：计算介质温度损失理论，获取外输温度的理论值；
22、步骤3：对外输温度的预测值和外输温度的理论值进行平均加权计算，得到外输温度的推荐值。
23、进一步地，基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法还包括可视化监管步骤：
24、利用孪生服务模组中的数字孪生体模块建立加热炉、三合一、泵设备的3d数字模型，对物理实体进行数字高度仿真可视化监管，对数据、状态、故障进行可视化监管。
25、本专利技术还提供一种基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制系统，包括物联网服务模组、数据服务模组、算法服务模组以及孪生服务模组；上述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法通过所述基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制系统实现。
26、本专利技术提供的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法以及系统带来的有益效果是：
27、本专利技术提供的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，包括以下步骤：
28、数据采集步骤：物联网服务模组中的数据采集模块对油田集输系统进行数据采集，并将数据发送到数据服务模组；
29、数据处理步骤：数据服务模组对时序数据、视频数据、配置数据进行融合处理并存储；
30、算法模型建立步骤：算法服务模组读取数据服务模组中的数据，算法服务模组对数据进行预处理，算法服务模组对算法模型依次进行训练、优化及下发；
31、数据计算步骤：物联网服务模组中的算法模型管理模块接收到算法服务模组中的算法模型，算法模型管理模块在物联网服务模组中的边缘计算模块上部署、更新、运行、管理算法模型，边缘计算模块利用算法模块进行数据计算；
32、智能控制步骤：物联网服务模组中的智慧托管模块将边缘计算模块计算出的数据以及数据服务模组中储存的数据进行分析处理，并控制加热炉进行提火、降火以及智能配风操作。
33、上述步骤中，数据采集模块对油田集输系统的整个产油、输油以及储油过程进行实时监控，并进行实时数据采集。采集到的数据发送到数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述数据采集步骤中，数据中心服务获取到配置采集服务的配置数据，处理后得到设备的采集地址和协议信息，并将地址和协议转发给指令服务，所述指令服务根据协议类型请求对应的协议采集服务，所述协议采集服务接收到所述采集指令后请求对应的硬件设备并得到返回的结果；采集服务将加热炉、缓冲罐和三相分离器的温度、压力、液位参数的实时数据通过MQTT系统传输到数据仓库的时序数据库中，同时将最新的数据保存在本地的缓存数据库中。
3.根据权利要求2所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述数据处理步骤中，所述时序数据库对时序数据进行聚合、处理、过滤、聚类和预测分析操作，并将数据提供给所述算法服务模组(300)进行算法模型训练。
4.根据权利要求3所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述数据处理步骤中，所述数据服务模组(200)
5.根据权利要求4所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述数据处理步骤中，所述数据服务模组(200)的视频数据处理模块将摄像头采集的视频数据进行处理并储存。
6.根据权利要求5所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述数据处理步骤中，所述数据服务模组(200)的数据融合模块将来自不同数据源的数据进行整合、清洗、转化和统一，生成一个统一的、可靠的数据集。
7.根据权利要求6所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述算法模型建立步骤中，所述算法服务模组(300)训练并构建的算法模型包括外输温度控制算法，所述外输温度控制算法包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述算法模型建立步骤中，所述算法服务模组(300)训练并构建的算法模型包括外输温度智能推荐，所述外输温度智能推荐包括以下步骤：
9.一种基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法还包括可视化监管步骤：
10.一种基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制系统，其特征在于，包括物联网服务模组(100)、数据服务模组(200)、算法服务模组(300)以及孪生服务模组(400)；权利要求1-9中任意一项所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法通过所述基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制系统实现。
...【技术特征摘要】
1.一种基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述数据采集步骤中，数据中心服务获取到配置采集服务的配置数据，处理后得到设备的采集地址和协议信息，并将地址和协议转发给指令服务，所述指令服务根据协议类型请求对应的协议采集服务，所述协议采集服务接收到所述采集指令后请求对应的硬件设备并得到返回的结果；采集服务将加热炉、缓冲罐和三相分离器的温度、压力、液位参数的实时数据通过mqtt系统传输到数据仓库的时序数据库中，同时将最新的数据保存在本地的缓存数据库中。
3.根据权利要求2所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述数据处理步骤中，所述时序数据库对时序数据进行聚合、处理、过滤、聚类和预测分析操作，并将数据提供给所述算法服务模组(300)进行算法模型训练。
4.根据权利要求3所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述数据处理步骤中，所述数据服务模组(200)的配置数据库对油田集输系统中的静态数据和配置数据进行收集以及储存，并将数据提供给所述算法服务模组(300)进行算法模型训练。
5.根据权利要求4所述的基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法，其特征在于，所述数据处理步骤中，所述数据服务模组(200)...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘永才，吴中华，李楠，刘辛酉，曾祥茂，郭卫猛，陈铖，严刚，
申请(专利权)人：深圳市佳运通电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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