问题与挑战

随着油田开发进入中后期，站场生产处理工艺越来越复杂。如何保证站场生产平稳、低耗、高效运行，且达到生产质量要求是地面生产优化的重点攻关方向。通过全面开展数字化建设，通过电子巡护、远程监控和智能管理，实现中小型站场无人值守，大型站场集中监控、少人值守，达到员工集中管理、运行集中控制、数据集中处理，以数字化为依托实现提质增效，能够大幅提升经济效益，同时提升现场管理水平，为智能化管控添砖加瓦。

系统方案

依托实时数据资源，并集成已建移动端、巡检机器人采集的数据，实现数据接入及推送可视化配置；集成站库视频监控系统，实时视频分析；实现工艺流程生产监控、生产参数报警预警；构建联合站关键设备预测性维护、节能优化模型，形成预测性维护和节能优化处置预案，实现任务调度闭环管理，提升生产管控水平；实现设备完好率统计，对生产决策提供支持；实现岗位日报，一键推送给A5等系统，减少重复工作量。打造联合站岗位为中心权限分配、管控体系。

• 多数据资源接入：基于各岗位日报，通过可视化界面，实现联合站实时数据库、已建系统数据库数据对接可视化配置。
• 模型预测优化：基于现场生产管理专家经验和生产要求，采用数据离散化处理、相关性分析、神经网络、机器学习等方法，创建并训练生产单元和各类关键设备的节能运行优化、预测性维护模型，通过评估给出优化建议，并配套前端界面展示、应用。
• 监控处置闭环管理：基于平台数据库，集成视频监控，实现具有查看工艺流程状态、电子巡检、视频监控、报警预警、预案支持、指派调度、处置关闭等的生产监控闭环管理。
• 统计分析、数据推送：基于采集和接入数据，实现自动生成统计分析图表、各岗位日报，并可一键推送给已建系统，提高工作效率和质量。

系统优势

通过对站场的各种软硬件资源接入整合，实现对区域级站场日常巡检、生产运行、数据管理、维修保养、节能运行优化等全业务链一体化管控。
应用大数据、深度学习等智能化技术手段建模，实现非线性生产工况动态拟合，监控和预判生产状态，发现异常趋势及时告警，同时给出诊断结果和处置方案，提高现场异常感知、核实、响应效率，保障站场高效低耗运行，提供稳定的生产能力，并有效节约生产成本。

技术指标

• 报警预警准确率不低于85%
• 节能优化准确率不低于85%
• 预测性维护准确率不低于85%
• 已建系统所需的已采集数据项推送覆盖率100%
• 统计分析图表指标计算结果准确率100%