[發明專利]一種基于SCADA的采油報警閾值計算方法

在審

• 申請號: 202110794012.6
• 申請日: 2021-07-14
• 公開（公告）號: CN113641665A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發明（設計）人: 王傳章;谷建偉;王甲強;張穎
• 申請（專利權）人: 東營市傳智信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/2458;G06N20/00;G08B21/18
• 代理公司: 山東濟南齊魯科技專利事務所有限公司 37108
• 代理人: 鄭向群

本發明提供一種基于SCADA的采油報警閾值計算方法，涉及原油生產現場自動化控制領域，其中采油報警閾值計算方法如下：SCADA儀表實時參數閾值：對近30日內的日度數據進行組合清洗，把剩余30日的數據建立集合；對30日數據總集合再次應用箱型圖分析法進行數據清洗，保留30日的穩定運行數據；建立經驗參數自學習模型；閾值計算；閾值結果發布；生產控制系統示功圖參數閾值：通過生產控制系統提供的數據接口，實現標準功圖、示功圖閾值計算結果自動發布到生產控制系統；優點為：本發明降低閾值管理工作強度，提高閾值精確度，降低現場事故及停井，提高產量。

技術領域

本發明涉及原油生產現場自動化控制領域，尤其是涉及一種基于SCADA的采油報警閾值計算方法。

背景技術

目前SCADA系統中的參數閾值為人工分析，人工設置。

現有技術需要專人值守，對每個閾值參數進行分析，不定時的進行維護，耗費大量的人力物力。

同時，現有技術使得閾值設置因人而異，隨意性較大，無法準確反映設備運行的工況，閾值設置過低，則導致報警數過多，需要耗費大量人力進行處置。閾值設置過高，則設備報警數太低，甚至不報警，無法準確及時的發現問題。

發明內容

本發明的目的在于為解決現有技術中存在的每個閾值參數進行分析，不定時的進行維護，耗費大量的人力物力，閾值設置因人而異，隨意性較大，無法準確反映設備運行的工況，閾值設置過低，則導致報警數過多，需要耗費大量人力進行處置。閾值設置過高，則設備報警數太低，甚至不報警，無法準確及時的發現等缺點，而提供一種基于SCADA的采油報警閾值計算方法。

為達到上述目的，本發明采用以下技術方案予以實現：

一種基于SCADA的采油報警閾值計算方法，所述的采油報警閾值計算方法如下：

1）SCADA儀表實時參數閾值

a）對日度運行數據利用箱型圖分析法進行離散數據清洗；

通過清洗，把日度運行數據中的異常值清洗掉，保留穩定運行數據；

公式1

b）對最近30日內的日度數據進行組合清洗；

對最近30日的數據，按照步驟a）的操作執行完日度清洗后，把剩余的30日的數據建立集合；對30日數據總集合再次應用箱型圖分析法進行數據清洗，保留30日的穩定運行數據；

公式2

c）建立經驗參數自學習模型；

超上限經驗參數：T(k+1)，最近一次T(k),有誤報警點，則在誤報警點中選取最小值min(b)，則標定經驗參數：

公式3

超下限經驗參數：T(k+1)，最近一次T(k),有誤報警點，則在誤報警點中選取最大值max(b)，則標定經驗參數：

公式4

d）閾值計算；

基于步驟a）b）c），則最終閾值計算結果為：

公式5

e）閾值結果發布；

通過SCADA系統的數據服務接口，實現閾值結果發布到SCADA系統，實現工控端的報警應用；

2）生產控制系統示功圖參數閾值

a）首先，選取5-7天連續示功圖實時數據，清洗掉零值、空值異常數據；

b）利用箱型圖分析法，清洗離散異常數據；

c）基于工況診斷方法，清洗異常工況數據；

通過以上a）b）c）三步清洗，保留穩定運行示功圖數據；

d）建立基于線性聚類方法的標準功圖選取模型，實現標準功圖選定；

e）利用標準功圖和穩定運行示功圖數據，實現閾值計算；

f）將計算結果發布到生產控制系統；