基于物联网的采油现场诊断与管理系统应用研究

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1、基于物联网的采油现场诊断与管理系统应用研究⑧重庆大学硕士学位论文(专业学位)学生姓名：王宇平指导教师：刘仁龙教授兼职导师：张乃禄教授学位类别：工程硕士(软件工程领域)重庆大学软件学院二0一三年五月ResearchOilAppliedSystemsforOilRecoveryProductionDiagnosisandManagementBasedonInternetofThingsAThesisSubmittedtoCbongqingUniversitvinPartialFulfillmentoftheReq

2、uirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByYupingWangSupervisedbyProf．RenlongLiuPluralisticSupervisedbyProf．NailuZhangSpecialty：ME(SoftwareEngineeringField)SchoolofSoftwareEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing，ChinaMay2013重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着数字油田的实施与推广，油

3、田井场逐步实现网络化、数字化、以及智能化，其核心是对井场的采油现场诊断与管理。本文结合油田自动化和采油现场诊断与管理技术的应用现状，针对定边采油厂井场分布广、环境恶劣等特点，将物联网技术应用在采油现场诊断与管理技术中，设计满足数字油田建设需求的系统，以提升油田安全生产的综合管理能力。本文从ZigBee相关基础理论出发，结合井场特点，根据油田数字化示范区采油现场诊断与管理功能需求，提出采油现场诊断与管理系统的总体方案。以实时数据的采集和传输为宗旨，设计了物联网智能传感器和RTU模块为核心的井场系统，通过无线网桥

4、点对多点通信方式将井场参数数据实时传输到信息管理中心并实时显示。本文结合数字化油田试验研究项目，对采油现场诊断与管理技术进行研究，构建具有采集精确、传输可靠、实时性强、成本较低等特点的系统，并应用于定边采油厂油田数字化示范区。系统的实施与运行，强化了生产过程监督，细化了生产环节控制，提高了生产监控水平，使管理更加精细化和标准化，对数字油田的进一步推广具有一定的参考意义。关键词：数字化油田，物联网，ZigBee，采油，现场诊断重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTWiththeimplementation

5、andpopularizationofDigitalOilfield，wellsiteshadmadearapidprogressinnetworked，digitizedandintelligentaspectsondiagnosisandmanagementtechnologyofproductionsites．ThepresentsituationofoilfieldautomationtechnologyandOn．sitediagnosisandmanagementofoilproductionte

6、chnologywastakenintoaccountaswellasthefeaturesofDingbian0ilProductionSite，suchaswidedistributionandpoorenvironment，whenusing．ThingstechnologyinthediagnosisandmanagementtechnologyofproductionsitestodesignasystemforsatisfyingtheneedsforDigitalOilfieldandenhan

7、cingthemanagementcapabilitiesofoilfieldproductionsafety．Withrespecttodiagnosisandmanagementtechnologyofproducticlnsites，DigitalOilfieldDemonstrationAreaputforwardsomerequirements，whichweresystemicallyanalyzedonthebasisofZigBeebasictheory．Thusthedesignscheme

8、ofOilproductiondiagnosisandmanagementSystemwouldbecreated，includingWellsiteSystem，CommunicationSystemandMonitoringCenter．WellsiteSystem，itscorebeingreservoirgeologicalmodelIntelligentSensorandRTU，wasde