nosqlt在数字化油田中的应用

《nosqlt在数字化油田中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、NoSQLt实时历史数据云在数字化油田暨油气场站智能化中的运用海口诺塞克西海数据科技有限公司二〇一五年九月1.石油系统的大数据需求简述目前，随着计算机科学的进步，互联网技术的进步，计算机设备的数据处理能力越来越强，数据传输也越来越方便，不知不觉，世界逐渐进入大数据时代和云计算时代。而另一方面，在摩尔定律的指导下，计算机性能不断增强的同时，价格却不断走低，部署也越来越容易，大规模计算集群不再是少数行业的专利，各行各业的企业用户，均可以以低廉的成本，搭建属于自己的“私有数据云”。再者，数字电路，探测技术越来越发达，探测器件效能越来越高，价格也不断降低，大规模构建探测网络

2、不再是难事，物联网技术逐步成熟，人们使用计算机的习惯，逐渐从“人机交互”改变为“机机交互”，无数与我们生产、生活紧密相关的数据被实时采集，实时传送，实时存储，实时处理，构建出庞大的“地下数据暗河”，在人们几乎没有感觉的情况下，默默地为我们的生产经营行为服务，起到了数据保障的作用。因此，在大数据和云计算时代，传统的行业面临着一场几乎全新的“大数据革命”，产品生产过程中，人们越来越关注“随时生产，随时采集观察数据，随时进行数据挖掘分析，随时进行生产效能调优、保障安全”，实现“大数据化智能生产过程管理”。在石油行业也面临这样一种变革，近几年石油系统如火如荼的数字化油田建设

3、，油气场站生产管理自动化、数据化、智能化，都体现出对这种大数据变革的适应，以大数据、云计算思想指导油田生产的上中下游，将成为未来油田的主流方式。油田的建设是一个长期漫长的过程，期间很多场景都面临大数据问题，特别需要能支持海量大并发数据的高效处理手段。如地球物理勘探，采用爆轰波进行地震勘察，一次爆炸作业，短短几分钟内就会产生大量的数据，这些数据变化很快，需要高频探测，尽可能详细地记录下来，供后期精确处理解释，这需要现场数据处理核心具有高速“吞吐数据”的能力，能以毫秒级的速度记录下所有数据，并确保数据不丢失。在钻井、勘探过程中，井场重型设备很多，安全生产是大问题，这很大

4、程序取决于设备是否正常。在一个钻井周期，重要设备7*24小时连续运转，需要实时监控设备的运行数据，对井深，泥浆注入量等做精确控制和监视；后勤上，必须跟踪钻头和钻杆的维护程度，为每根钻杆建档，记录每一次超声波探伤的记录，跟踪其生命周期，对于即将报废的钻杆提出预警，及时淘汰，避免出现生产事故。这些都需要长时间海量的大数据存储计算能力。在采油环节，大部分井场、油气场站和输送管道都在野外，人工驻站成本很高，且有很大安全风险。但“磕头机”、各级泵站全天候连续运转，需要监控维护。这就需要建立能7*24小时连续稳定运行的数据处理中心，，不断采集跟踪设备的参数，挖掘其实时历史数据，

5、分析其健康情况，提前预警，避免设备损坏影响生产。而这，必须依赖处理实时采集的和历史存储的海量大数据，挖掘计算，及时提出预警。当油气进入管道，必须长期监视管道的腐蚀情况，对于陈旧的管道即时预警，提出更换，避免漏油造成类似山东黄岛之类的恶性爆炸事故。另外，管道偷油是石油的老大难问题，需要实时监控管道压力，计算剪刀差，并且高速响应，在几秒内提出预警，才能通知警方及时出警，抓获偷油贼，避免损失。这需要高速的大数据响应能力。进入炼油环节，炼厂设备众多，运转复杂，安全风险很高，必须7*24小时不间断监控生产各个环节的数据，避免事故。这尤其需要具有高效实时历史大数据的处理能力。即

6、使到了成品油销售环节，也离不开大数据，油气罐车、加油站属于高危作业，必须随时予以高度监控，避免出现天津港爆炸之类的重特大恶性事故。这些都需要连续不断的高效处理海量实时和历史数据，进行跟踪分析。目前我们石油系统正在“走出去”，在国外进行探采输作业，但由于国外政局不稳，安全风险很高。某些极端情况，作业人员会撤离，现场生产设备会毁坏。而灾后重建时，设备购买安装容易，但是长期积累的生产数据丢失，才是重大损失，严重的数据丢失甚至会导致生产无法恢复。因此，把外面的数据远程传回国内，进行安全保存，是刚需。这需要油田数据系统必须具有远程、劣质链路的传输能力，能适应有线、无线甚至卫星

7、链路的传输特点，将数据安全、高效地传输到国内数据中心。综上所述，石油行业是最需要大数据的行业，大数据贯穿于油田生产的始终。油田生产是一个综合性多科目合作的复杂项目，单一设备、场站的生产实时数据，不足以描述生产的全部，需要将全域数据整合计算，甚至还包含长期的历史数据分析，才能得出生产决策结论，实现优化投资和资源配置，生产效能不断调优，保障安全生产。但目前在数字化油田建设中，生产大数据的管理和使用还不尽人意，各种SCADA和DCS系统由不同厂商生产，数据格式不统一，各自闭环运行，很少考虑油田全域范围的数据汇聚，“数据孤岛”现象非常严重。以设备、场站为核心的建设思想，