一、項目簡介
1、專案背景
廣域科技的新一代採油生產領域專業監控與分析平臺系統《採油生產智慧管控與決策系統》，以“打造數位化油田，邁向智慧化油田”為出發點，設計目標就是以適合油田生產管理的系統組態為平臺基礎、以資料綜合處理分析診斷為專業特色。我們需要全新的IT基礎架構、資料管理和應用技術。雲計算和大數據技術可以從基礎架構和資料採擷技術兩個方面為我們提供很好的解決方法。近年來，中石化提出了“數字油田”、“智慧油田”的建設規劃要求。公司從油田實際出發，結合勝利油田油藏類型、原油性質、環境氣候等方面的特點，推出系列化的採油智慧化設備，主要包括：儀器儀錶；現場測控終端產品；雲計算集控平臺及大數據採擷分析系統；採油生產管理系統等。
專案目標是實現採油生產過程的自動化、智慧化檢測，最終實現採油生產的智慧管控與決策。項目以配合油田各專業達到提高油田數位化管理水準、提高油井產量、提高系統效率、簡化地面流程為目的，最終形成集資料獲取、資料管理、生產動態預測、工程分析、遠端計量、油井故障診斷、系統效率及損耗構成、優化設計、措施方案發佈、智慧控制於一體的專家系統。
2、專案主要研究內容：
項目針對採油生產智慧控制、輔助決策、管控一體化的需求，研究採油生產過程參數智慧檢測、大數據分析挖掘、雲計算等關鍵技術，通過採油生產智慧採集設備和智慧管控與決策分析系統相結合，實現海量資料安全穩定高效的採集與診斷分析處理，全面提升企業的綜合管控能力和科學決策能力，形成在石油石化行業的應用示範，推動石油行業向資訊化、智慧化、數位化快速發展。
3、項目創新點：
(1) 首次將大數據技術、雲計算技術和物聯網技術綜合應用於採油生產管理，使採油設備參數檢測達到自動化、智慧化，從而實現採油生產的動態控制。
(2) 通過大數據的深層次挖掘，分析不同地質條件、不同油區的油井採用不同的生產策略，從而實現採油生產管理的差異化管理模式。
二、專案目標與任務
1.專案實施進行整體策劃
總體目標
項目針對採油生產智慧控制、輔助決策、管控一體化的需求，研究採油生產過程參數智慧檢測、大數據分析挖掘、雲計算等關鍵技術，通過採油生產智慧採集設備和智慧管控與決策分析系統相結合，實現海量資料安全穩定高效的採集與診斷分析處理，全面提升企業的綜合管控能力和科學決策能力，形成在石油石化行業的應用示範，推動石油行業向資訊化、智慧化、數位化快速發展。
2．專案確定的目標與任務需求分析
專案目標是實現採油生產過程的自動化、智慧化檢測，最終實現大數據深層挖掘分析和處理。項目以配合油田各專業提高油田數位化管理水準、提高油井產量和系統效率、簡化地面流程為目的，最終形成集資料獲取、管理、生產動態預測、工程分析、遠端計量、油井故障診斷、系統效率及損耗構成、優化設計、措施方案發佈、智慧控制于一體的專家採油智慧化系統，並研發配套油井智慧控制終端，建設形成智慧資料採集終端生產車間。目前的主要任務：
● 研究以雲計算技術構建系統基礎架構，資料獲取服務和診斷分析服務通過分散式雲計算層，實現安全穩定高效的資料獲取處理；
● 採用分散式並行大數據處理框架實現大數據平臺，對油田生產管理過程的巨量資料進行統一的管理；
● 油井功圖工況診斷技術與大數據平臺結合，實現對油井生產工況的診斷預警和回饋控制；
● 基於物聯網技術的資料採集終端的研發。
3．專案目標與任務解決的主要技術難點和問題分析
要實現海量資料的採集與分析以及智慧化的管理，我們需要全新的IT基礎架構、資料管理和應用技術。雲計算和大數據技術可以從基礎架構和資料技術兩個方面為我們提供很好的解決方法。專案需要解決如下關鍵技術：
關鍵技術一：
大數據構架設計與資料採擷處理技術：該項目基礎架構上採用雲計算技術的基礎核心技術--虛擬化技術，實現基礎架構及服務，在基礎架構層採用虛擬化技術實現系統的運算資源、存儲資源和網路資源的池化。資料獲取服務和診斷分析服務通過分散式雲計算層，實現安全、穩定、高效和即時的資料獲取，並將這些資料統一的納入到大數據平臺裡進行統一的管理分析。
關鍵技術二：
資料處理模型建設 ：示功圖診斷與油井產液量預測技術研究，對油井井下工況都以示功圖為診斷依據，診斷的關鍵點在於示功圖的特徵提取，特徵參數的選擇對識別的效果有直接的影響。
基於傳統圖像特徵提取方法的缺陷以及功圖診斷理論研究的發展，本系統考慮採用灰色理論與模式識別（單隱層BP神經網路模型）相結合的方法實現示功圖的特徵提取。通過對示功圖進行灰度處理，提取功圖歸一化無因次灰度統計特徵：灰度均值、灰度方差、灰度偏度、灰度峰度、灰度能量、灰度熵，以此構成分類特徵向量，建立起基於灰關聯分析的工況診斷系統。
三、項目任務分解與考核指標
1．專案詳細的研究內容、技術路線和創新點
1）主要研究內容：
① 大數據平臺架構設計；
② 資料獲取與挖掘處理技術；
③ 協力廠商系統資料接入訪問技術的應用；
④ 示功圖識別與分析診斷技術；
⑤ 雲計算平臺設計；
⑥ 資料倉庫建設；
⑦ 基於物聯網技術的智慧化採油生產終端設備開發
2）技術路線：
大數據平臺設計與有經驗的公司或個人合作，依靠公司開發團隊完成主要任務。整體開發過程採用瀑布模型進行，即遵循需求分析、業務建模、系統架構、編碼測試、集成聯調、實施驗收的技術路線。系統的開發將採取如下總體技術思路，兼併考慮平臺的整體性和可擴充性。
打造油氣領域資料獲取及分析大數據處理平臺
本系統採用主流軟體發展技術、大型即時、關聯式資料庫技術、網路技術、建設標準等，充分考慮資料獲取的多樣性。結合油氣領域資訊化建設系統特點，高度抽象建模，靈活設計，容易部署大數據處理平臺。
為保證系統具備靈活的功能擴展升級能力，資料分析系統平臺採用外掛程式式框架設計，工況診斷、功圖求產等功能均通過外掛程式來實現，外掛程式體系成為功能定制和擴展的機制。例如無論是診斷演算法或是報警策略，均可以作為外掛程式來實現和擴充。
項目創新點：首次將大數據技術、雲計算技術和物聯網技術綜合應用于採油設備智慧化方面，從而達到採油設備參數檢測的智慧化、自動化，並通過以上綜合技術的應用實現採油生產的動態控制，通過大數據的深層次挖掘，分析不同地質條件、不同油區的油井採用不同的生產策略，從而實現油田生產管理的差異化管理模式。
