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基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的油氣生產(chǎn)與儲(chǔ)運(yùn)地質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)及應(yīng)用
  • 企業(yè):     行業(yè):石油天然氣    
  • 點(diǎn)擊數(shù):835     發(fā)布時(shí)間:2023-06-05 07:07:02
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★昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司馬亮,翟登磊,張雅楠,韓宏志,宋子平

摘要:在當(dāng)前異常氣候及地質(zhì)災(zāi)害呈多發(fā)趨勢(shì)的情況下,為解決油氣田公司對(duì)油氣生產(chǎn)、運(yùn)輸及存儲(chǔ)提出的更高安全要求問題,通過對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的地質(zhì)位移、土壤類別與含水量、管道應(yīng)力變化等參數(shù)建模,建立場(chǎng)景地質(zhì)態(tài)勢(shì)動(dòng)態(tài)分析的研究體系與應(yīng)用系統(tǒng)成為緊迫性需求。本系統(tǒng)依托于位移監(jiān)測(cè)儀、傾角加速計(jì)、土壤含水率儀、裂縫計(jì)、振弦式應(yīng)變計(jì)等監(jiān)測(cè)設(shè)備及采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)建專家知識(shí)庫(kù)體系,并在油氣運(yùn)輸管道應(yīng)用獲得了圓滿成功,實(shí)現(xiàn)了對(duì)滑坡、落石、泥石流的有效預(yù)測(cè)。地質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)上線后,人工巡檢次數(shù)下降60%,并成功預(yù)測(cè)山體落石1次、泥石流1次,大幅降低了生產(chǎn)成本及經(jīng)濟(jì)損失,具備推廣價(jià)值。

關(guān)鍵詞:地質(zhì)監(jiān)測(cè);滑坡;落石;泥石流;數(shù)據(jù)治理;知識(shí)庫(kù)

1 前言

隨著國(guó)家工業(yè)升級(jí)進(jìn)程的加快,以及地貌的加速改變和地下油、氣、煤、水等資源開采量的上漲,增加了地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率與強(qiáng)度,這是各油氣公司面對(duì)的現(xiàn)實(shí)問題。為減少自然災(zāi)害造成的直接或間接損失,地質(zhì)監(jiān)測(cè)是油氣生產(chǎn)、運(yùn)輸及存儲(chǔ)的必要環(huán)節(jié)。油氣公司大多采用人工巡檢方式,存在維護(hù)成本較高、信息反饋不及時(shí)、數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)積累不佳等問題。同時(shí),隨著數(shù)字化建設(shè)的逐步完善,建立一套高效的地質(zhì)監(jiān)測(cè)應(yīng)用系統(tǒng),成為各油氣公司的緊迫性需求。

2 地質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

本系統(tǒng)基于位移監(jiān)測(cè)儀、傾角加速計(jì)、土壤含水率儀、裂縫計(jì)、振弦式應(yīng)變計(jì)等監(jiān)測(cè)設(shè)備采集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,基于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算與聚合算法去除數(shù)據(jù)雜點(diǎn);基于灰色理論與數(shù)學(xué)算法完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的等間隔處理;基于擬合算法構(gòu)建趨勢(shì)曲線,基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與LSTM算法創(chuàng)建地質(zhì)專家知識(shí)庫(kù);基于多因子算法預(yù)測(cè)滑坡、落石及泥石流發(fā)生時(shí)間,為油氣生產(chǎn)、運(yùn)輸及存儲(chǔ)保駕護(hù)航。

地質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)自成體系,具有高度靈活性,可作為獨(dú)立系統(tǒng)進(jìn)行部署,也可通過自身API層或借助遵守AMQP協(xié)議的數(shù)據(jù)總線集成至已存在的生產(chǎn)場(chǎng)景子系統(tǒng)(生產(chǎn)網(wǎng))、生產(chǎn)管理與數(shù)字孿生(辦公網(wǎng))等第三方系統(tǒng)。

系統(tǒng)由接入層、應(yīng)用層、服務(wù)層、基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)層、設(shè)備層和采集層等七大部分組成,如圖1所示,其中基礎(chǔ)層、設(shè)備層和采集層為支撐系統(tǒng),可根據(jù)實(shí)際情況自主選擇進(jìn)行部署。

image.png 

圖1 地質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)架構(gòu)

(1)接入層:針對(duì)客戶端、移動(dòng)端分別提供專屬API,并對(duì)遵守AMQP協(xié)議的數(shù)據(jù)總線提供集成API,使系統(tǒng)可便捷接入第三方系統(tǒng)。接入過程中,特殊情況下存在定制開發(fā)的可能性。

(2)應(yīng)用層:為油氣公司生產(chǎn)網(wǎng)(勘探開發(fā)、油氣存儲(chǔ)、油氣管道)與辦公網(wǎng)(生產(chǎn)管理、數(shù)字孿生)提供場(chǎng)景化服務(wù),將傳統(tǒng)應(yīng)用容器化,構(gòu)建新型原生工業(yè)應(yīng)用。使用React、Antd、Xadmin框架技術(shù),支持WebGL、WebSocket底層應(yīng)用,使用H5、JS語言靈活構(gòu)建豐富的圖表與三維圖形,使前端展示立體而豐滿。

應(yīng)用層采用插件式開發(fā)框架,可快捷添加新應(yīng)用場(chǎng)景。

應(yīng)用管理系統(tǒng)為管理人員提供安全與權(quán)限、算法因子優(yōu)化、專家知識(shí)庫(kù)管理、服務(wù)穩(wěn)定性監(jiān)控、數(shù)據(jù)庫(kù)性能監(jiān)控、數(shù)據(jù)同步監(jiān)控、消息總線使用方接入與管理、報(bào)警管理等專業(yè)的、全面的管理體系,為系統(tǒng)的安全、高效使用保駕護(hù)航。

(3)服務(wù)層:融合人工智能、大數(shù)據(jù)算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等高精尖計(jì)算機(jī)技術(shù),以微服務(wù)形式為應(yīng)用層提供認(rèn)證與安全、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析、報(bào)表、預(yù)警及算法等技術(shù)手段與能力。

數(shù)據(jù)同步服務(wù)提供同機(jī)房、跨機(jī)房數(shù)據(jù)同步服務(wù)。生產(chǎn)網(wǎng)與辦公網(wǎng)之間通過單向網(wǎng)閘或數(shù)據(jù)緩沖區(qū)機(jī)制保證數(shù)據(jù)向辦公網(wǎng)的單向流動(dòng),保證生產(chǎn)網(wǎng)的安全性。

數(shù)據(jù)檢索服務(wù)利用Redis、Elastic Search為其他服務(wù)與應(yīng)用層提供高效、安全的數(shù)據(jù)查詢服務(wù)。

數(shù)據(jù)總線服務(wù)是本系統(tǒng)最大的特點(diǎn),可為系統(tǒng)的所有子系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)共享支撐,并全面遵守AMQP協(xié)議,可使各系統(tǒng)之間完全解耦,有效避免代碼入侵,大幅降低各系統(tǒng)的后期維護(hù)與升級(jí)成本。

實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)是服務(wù)層的核心服務(wù)之一,根據(jù)業(yè)務(wù)計(jì)算指令或內(nèi)置計(jì)算規(guī)則,先后調(diào)用不同計(jì)算單元進(jìn)行運(yùn)算和統(tǒng)計(jì)。利用異步處理機(jī)制提升數(shù)據(jù)寫入的并發(fā)量,利用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、本地?cái)?shù)據(jù)日志、定時(shí)回庫(kù)、數(shù)據(jù)召回機(jī)制保證數(shù)據(jù)的時(shí)序與安全。

(4)數(shù)據(jù)層:針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、非關(guān)系型數(shù)據(jù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)及文檔數(shù)據(jù)采用不同的數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ),采用“一主多從”的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀寫分離,以滿足服務(wù)層高并發(fā)的性能要求。

同時(shí),數(shù)據(jù)層擁有接收第三方系統(tǒng)自主推送(JSON)、定時(shí)拉取第三方數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的能力。

(5)基礎(chǔ)層:基于主流Docker、Kubernetes基礎(chǔ)框架對(duì)物理服務(wù)器進(jìn)行云化處理,提供符合開發(fā)運(yùn)維一體化(DevOps)要求的微型CI/CD自動(dòng)化流水線(下載、編譯、打包、鏡像生成、鏡像倉(cāng)庫(kù)管理),實(shí)現(xiàn)持續(xù)的自動(dòng)化部署;支撐體系之一,可根據(jù)實(shí)際情況自主選擇進(jìn)行部署。

(6)設(shè)備層:管理計(jì)算和儲(chǔ)存所需的物理機(jī)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等基礎(chǔ)設(shè)施;支撐體系之一,可根據(jù)實(shí)際情況自主選擇進(jìn)行部署。

(7)采集層:支持Modbus、OPC-UA、OPC-DA等主流物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議;支撐體系之一,可根據(jù)實(shí)際情況自主選擇進(jìn)行部署。

綜上所述,地質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)擁有強(qiáng)大的伸縮能力。在設(shè)計(jì)之初,既考慮了油氣田公司信息化建設(shè)過程積累了數(shù)量眾多統(tǒng)建與自建系統(tǒng)的現(xiàn)狀,也考慮了油氣田公司數(shù)字化、智能化的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展需求。

3 采集數(shù)據(jù)處理

采集數(shù)據(jù)精度與預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度成正相關(guān)性。滑坡、落石、泥石流會(huì)受人類活動(dòng)、降雨、地震等干擾因素的影響,采集的數(shù)據(jù)集是算法需要數(shù)據(jù)和干擾數(shù)據(jù)的總和。所以,使用數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)與預(yù)報(bào)時(shí),往往需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行必要的預(yù)處理[1]

3.1減少數(shù)據(jù)雜點(diǎn)的影響

因?yàn)椴杉臄?shù)據(jù)集往往是算法預(yù)測(cè)模型和預(yù)報(bào)模型需要的數(shù)據(jù)和多種干擾數(shù)據(jù)的總和,所以當(dāng)干擾信息過大時(shí),采集數(shù)據(jù)會(huì)形成一定數(shù)量的離散數(shù)據(jù)雜點(diǎn)。

采集的離散位移監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),可使用灰色理論中的累加生成方法進(jìn)行預(yù)處理。經(jīng)過累加處理后,可以使離散數(shù)據(jù)雜點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)集的擾動(dòng)降至最低或消除,也可以加強(qiáng)數(shù)據(jù)集中的確定性數(shù)據(jù)。經(jīng)實(shí)踐證明,波動(dòng)起伏曲線在經(jīng)過一定次數(shù)的累加處理后,將會(huì)變成光滑曲線。但是,并不是累加處理次數(shù)越多越好,一般對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行1或2次累加處理即可[1]

為了減少數(shù)據(jù)雜點(diǎn)對(duì)預(yù)報(bào)與預(yù)測(cè)的影響,系統(tǒng)采用二次累加生成。第一次累加在相鄰二次采集信息之間進(jìn)行,由于時(shí)間間隔相對(duì)較短,相對(duì)于長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)可假設(shè)為線性增長(zhǎng),故可以將二次采集數(shù)據(jù)和時(shí)間進(jìn)行累加后求平均值,減少高偏差雜點(diǎn)對(duì)整體數(shù)據(jù)的影響。第二次累加以小時(shí)為單位,將本小時(shí)內(nèi)數(shù)據(jù)再次求平均值,生成算法使用的原始數(shù)據(jù)。

3.2等間距處理及數(shù)據(jù)插值

地質(zhì)監(jiān)測(cè)設(shè)備常年置于人煙稀少地區(qū),公共電力無法觸達(dá),電源一般采用小型光伏能源加電池蓄能的解決方案,監(jiān)測(cè)設(shè)備采用間歇休眠的作業(yè)方式減小對(duì)電能的消耗,從而造成采集數(shù)據(jù)的間隔不一致,進(jìn)一步影響數(shù)據(jù)精度、處理及展示。

每生成一個(gè)算法使用的原始數(shù)據(jù)后,可根據(jù)需求用算法庫(kù)提供的線性、拋物線及拉格朗日多項(xiàng)式算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行以每小時(shí)為單位的等間隔數(shù)據(jù)插值處理,生成展示數(shù)據(jù)。

3.3剔除嚴(yán)重失真的原始數(shù)據(jù)

在進(jìn)行等間距處理及數(shù)據(jù)插值時(shí),偶發(fā)會(huì)出現(xiàn)曲線斜率(位移變化量/時(shí)間間隔量)為負(fù)值的情況,說明此點(diǎn)數(shù)據(jù)嚴(yán)重失真,可直接剔除。

數(shù)據(jù)剔除后,可利用剔除點(diǎn)前置1個(gè)數(shù)據(jù)和后置2個(gè)數(shù)據(jù),并使用拋物線算法進(jìn)行再次插值,補(bǔ)全展示數(shù)據(jù)。

4 滑坡監(jiān)測(cè)

根據(jù)以往的滑坡研究理論和技術(shù)水平,如果在滑坡發(fā)展過程中能進(jìn)行有效的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),則預(yù)報(bào)滑坡災(zāi)害發(fā)生的地點(diǎn)與時(shí)間是可能的[2]

本系統(tǒng)利用位移監(jiān)測(cè)儀間歇對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,并根據(jù)滑坡的特點(diǎn),將滑坡的整個(gè)過程劃分為減速蠕變、均速蠕變、加速蠕變、異常蠕變四個(gè)階段。利用數(shù)據(jù)治理子系統(tǒng)與算法對(duì)監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行加工,生成每時(shí)、每天、每月報(bào)表數(shù)據(jù)并生成變化曲線,根據(jù)每天曲線的斜率變化判斷監(jiān)測(cè)點(diǎn)所處的滑坡階段。

根據(jù)每個(gè)滑坡階段的特征,利用灰色系統(tǒng)對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行長(zhǎng)期、中期、短期的監(jiān)測(cè),利用Verhulst灰色模型[3]對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行臨滑時(shí)間的預(yù)報(bào),如表1所示。

表1 預(yù)測(cè)尺度/滑坡階段與周期對(duì)應(yīng)表

image.png 

注:為了便于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理,一個(gè)片區(qū)包含若干監(jiān)測(cè)點(diǎn),一個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)包含若干監(jiān)測(cè)設(shè)備。

5 專家知識(shí)庫(kù)

專家知識(shí)庫(kù)建設(shè)是地質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究與應(yīng)用的核心子系統(tǒng),其目的是將高等院校、地質(zhì)科研機(jī)構(gòu)的研究成果數(shù)字模型化,將巡線工人的工作經(jīng)驗(yàn)參數(shù)化,并利用大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況對(duì)數(shù)字模型與參數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)優(yōu),此過程需要長(zhǎng)時(shí)間的規(guī)劃與持續(xù)累積。

專家知識(shí)庫(kù)利用時(shí)間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM模擬地質(zhì)專家的學(xué)習(xí)、知識(shí)、推論的決策過程與機(jī)制,有效解決了地質(zhì)監(jiān)測(cè)模型的長(zhǎng)期性造成的高運(yùn)算問題。在LSTM網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用過程中,針對(duì)石油行業(yè)及地質(zhì)監(jiān)測(cè)的特點(diǎn),我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)中記憶細(xì)胞里的信息傳遞機(jī)制進(jìn)行了針對(duì)性的優(yōu)化。

6 總結(jié)

(1)地質(zhì)監(jiān)測(cè)是石油行業(yè)的緊迫性需求,對(duì)油氣田公司的油氣生產(chǎn)、運(yùn)輸及存儲(chǔ)的安全具有重大意義。

(2)利用多參數(shù)因子分析可對(duì)地質(zhì)進(jìn)行長(zhǎng)期、中期及短期監(jiān)測(cè),利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段與專家知識(shí)庫(kù)可預(yù)報(bào)滑坡臨滑時(shí)間、落石發(fā)生時(shí)間、泥石流發(fā)生時(shí)間,從而可滿足石油行業(yè)對(duì)地質(zhì)監(jiān)測(cè)的要求,可大幅減少自然災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失。

作者簡(jiǎn)介:

馬 亮(1972-),男,甘肅禮縣人,工程師,學(xué)士,現(xiàn)就職于昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司,主要從事油氣企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)方面的研究。

翟登磊(1975-),男,山東鄆城人,學(xué)士,現(xiàn)就職于昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司,主要從事項(xiàng)目調(diào)研、方案編制、方案匯報(bào)、項(xiàng)目實(shí)施及核心系統(tǒng)代碼編寫等工作。

張雅楠(1986-),男,河北張家口人,工程師,學(xué)士,現(xiàn)就職于昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司,主要從事油氣物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)科研及產(chǎn)品推廣工作。

韓宏志(1982-),男,黑龍江齊齊哈爾人,助理工程師,學(xué)士,現(xiàn)就職于昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司,主要從事石油行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢及項(xiàng)目管理工作。

宋子平(1998-),女,河北平泉人,助理工程師,碩士,現(xiàn)就職于昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司,主要從事油氣物聯(lián)網(wǎng)咨詢顧問工作。

參考文獻(xiàn): 

[1] 李秀珍. 滑坡災(zāi)害的時(shí)間預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究[D]. 成都: 成都理工大學(xué), 2004 : 11 - 17. 

[2] 李雪菱. 坡面土壤含水量對(duì)滑坡的影響研究[D]. 長(zhǎng)沙: 湖南師范大學(xué), 2017 : 2 - 11. 

[3] 殷坤龍. 滑坡災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)[M]. 武漢: 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)出版社, 2004 : 59 - 68.

摘自《自動(dòng)化博覽》2023年5月刊

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