陆梁油田作业区提高机采系统效率技术研究与应用

为了提高陆梁油田作业区抽油机井机采系统效率,实现节能减排目标,根据陆梁油田作业区机采系统现状和存在问题,分析造成抽油井系统效率低的主要原因,以提高不同工况抽油井系统效率为目标,通过应用低能耗优化设计方法,对抽油井的冲程、冲次、泵径、泵挂举升参数进行优化设计,根据优化设计结果进行节能技术改造,降低吨油生产用电成本。

基于系统论事故分析模型的油气智慧管道系统信息物理风险辨识

为了辨识油气智慧管道系统中存在的信息安全风险,通过基于系统论事故分析模型(systems-theoretic accident modeling and process,STAMP)的方法,对油气智慧管道系统的信息物理安全进行全面评估与分析。首先,系统综合分析了油气智慧管道涉及的设备、设施、工艺、元件,评估其安全性。其次,通过建立STAMP模型,深入分析了各层级、元件之间的反馈信息与控制动作,形成了明确的控制反馈回路,突显了元件之间的关联与控制关系。在此基础上,系统辨识出了潜在的信息风险因素,推导并构建了可能发生的系统失效场景。以天然气输气首站油气智慧管道系统为例,研究验证了基于STAMP模型的可行性和有效性。结果显示,该方法不仅直观地描述了元件之间的关联与控制关系,而且从物理层功能安全的角度全面考虑了信息风险,特别凸显了过程控制系统(process control systems,PCS)及易受攻击的操作员站。与传统方法相比,本研究所提出的方法将信息物理安全风险因素的识别率提升至80%以上,提高了40%以上,有助于避免不必要的安全措施冗余设计,提高了安全风险管控的准确性。

基于特征标记的油田无人值守站运行异常辨识研究

油田无人值守站的运行异常受多种因素综合影响,产生的数据可能存在噪声或错误,导致油田无人值守站运行异常辨识难度上升,所以研究一种新的基于特征标记的油田无人值守站运行异常辨识方法。按照既定时长采集无人值守站运行数据,对采集到的数据进行分析和降噪处理。以数据处理结果为基础,结合均值、方差和均方根值提取异常数据特征,并对异常状态特征进行标记处理,结合油田无人值守站运行异常辨识模型得到相关的辨识结果。实验结果表明,该设计的基于特征标记的油田无人值守站运行异常辨识方法的辨识准确率为93.77%,辨识效果好,可以在相关领域实现广泛应用。

气象灾害下的油气站场设备脆弱节点辨识方法

油气站场是保障我国石油与天然气等能源运输、储存体系的重要组成部分,油气站场的安全稳定运行是油气系统,乃至国家经济发展的重要一环。我国面积较大,包含多种气候地区,不同地域易发暴雨、雷电、台风等气象灾害。气象灾害发生在油气站场及其附近时可能会对相关设施造成破坏,导致站场处于异常工况中运行,甚至引发事故。常见的石油及相关液态加工产品的储运站场,介质除本身具有易燃易爆特性外,一般还具有一定的挥发性,易形成可燃气体云团。天然气站场常伴随高压运行条件,站场一旦出现异常工况或事故会使厂区内部工作人员的生命安全及周边环境都承受较大风险。气象灾害往往难以避免,但可以通过有针对性地增加安全措施加强站场在气象灾害条件下的稳定性,降低气象灾害带来的风险。为了达到上述目的,综合考虑油气站场的设备在遇到暴雨、雷暴等气象灾害时,更容易发生油气泄漏、爆炸等事故的情况,本文根据气象灾害发生场景,及相关场景下可能发生的灾害演化路径提出了一种定量的脆弱节点辨识方法。面对不同的环境风险,现有方法对于站场设备脆弱节点辨识缺乏精细度与准确度,错误辨识脆弱节节点不仅会导致防护过程中人力物力的浪费,更可能导致储罐管道的泄漏,甚至引发爆炸。本文对重力模型进行改进,结合鲁汶算法,提出基于社团分析模型的设备脆弱节点辨识方法。通过实验分析,得到暴雨天气、雷暴天气下的脆弱节点,并利用提出模型对历史案例进行分析,得到结果与实际调查情况较为吻合。相较于其他分析方法,社团分析模型精细度提高了10%以上,分析结果准确率提高了10%以上,召回率提高了14%以上。实验结果表明,本文所提方法可以实现多种极端天气下的脆弱节点辨识,且能对节点进行更精准的定位。

海洋石油平台生产分离器改造技术应用

生产分离器是天然气生产平台最关键的设备,其分离效果直接影响气田产量以及下游设备的稳定性。因井口数量增加,南海东部某平台生产分离器分液能力不足、气液分离效果不佳,使得下游设备稳定性变差。根据降低生产分离器操作压力后预测的配产数据,对生产分离器内件进行改造。结果表明,经过内件改造后的生产分离器处理能力大幅提升,且降低了设备本身的操作温度,大大提高了设备的操作性能,达到了降本增效的目的。

基层新设备“五辨三定”风险辨识法

控制第一类危险源、消除第二类危险源是风险防控的根本所在。为帮助油田油气生产基层单位对新设备、新装置应用的风险辨识和评估提供了一种可借鉴的方法,给出了相应的风险辨识和防控措施制定的方向,核心在于为基层辨识风险提供一种简单明了的模板。该方法以设备本体、动力源、处理介质、操作过程、检修作业为主线,来指导操作员工辨识设备设施和操作过程风险,明确了辨识步骤、提供了措施方向。可供已有设备设施的风险辨识和评估借鉴。

数字孪生VR技术在气田应急演练中的应用

以合兴场气田为例,探索数字孪生驱动的虚拟现实操作技术在气田应急演练中的应用效果。在研究数字孪生和虚拟现实技术的理论基础上,设计气田应急演练系统,构建气田的虚拟孪生模型,结合虚拟现实技术,采用场景渲染算法,渲染并获取最终气田应急演练场景,提升虚拟气田应急演练场景的真实感,为应急演练提供逼真的模拟环境,使参与人员能够在虚拟环境中进行真实的应急操作。

油田企业洪水灾害防控与处置恢复对策

油田企业作业地域分布辽阔,面对的自然灾害种类多、风险高,洪水灾害是对油田企业的生产设施和作业现场影响最为严重的灾害之一,且其引发的次生灾害会带来一系列的环境污染和财产损失。文章梳理总结了油田企业常见的洪水灾害类型和灾害特征,并结合油田企业实际情况,从重要生产设施和重要作业场所入手,研究如何做好洪水灾害防控、开展灾害应对处置,提出企业防洪应急工作要求,以在灾后尽快恢复作业和生产。

GB/T33000—2016《企业安全生产标准化基本规范》实施及应用效果

介绍了中国石化中原油田普光分公司天然气净化厂的生产工艺,以及GB/T33000—2016《企业安全生产标准化基本规范》在净化厂的实施情况和应用效果。普光净化厂依据该标准,在制度化管理、教育培训、现场管理、设备设施管理、安全风险管控、隐患排查治理以及应急管理和事故管理等方面开展了相关工作,建立健全安全生产、职业卫生制度以及安全教育培训制度,对检修现场进行风险辨识并制定和评估应急预案,加强检修作业规范化管理,取得了较好的效果。

基于RoBERTa的油气高风险作业管控措施分类方法

本文提出了一种基于RoBERTa的油气高风险作业管控措施分类方法,旨在解决高风险作业JSA库针对性不足的问题,该方法可以自动、准确地将管控措施划分成关键性措施与一般性措施,能够帮助使用者快速找到并采取关键的风险管控措施,提升JSA库的应用效果和风险管控水平。此外,本文还对管控措施分类结果进行了实验验证,结果表明该方法具有较高的准确性和可靠性,F1值达到76%,能够满足实际应用的需要。

石油企业安全环保监督管理的实践

在中国社会现代化发展水平不断提升的背景下,石油企业生产经营活动面临着环境污染、安全事故等诸多风险,而确保石油企业安全环保监督管理的有效运行,对于维护企业稳定发展、保障公众安全和生态环境具有重要意义。文章围绕石油企业安全环保监督管理的实践路径展开探讨,从企业内部管理、政府监管、社会监督等多个方面入手,提出了相关建议和措施,持续改进并提高石油企业安全环保管理工作成效,为进一步促进石油企业健康发展奠定坚实基础。

沙漠油气田工业控制系统报警优化治理探索

本文主要阐述了沙漠油田油气生产工控系统报警优化治理的措施及思路,通过技术及管理手段,不断优化报警设置及强化生产运行管控,为装置平稳运行提供重要保障。文中对报警值设置的科学性、合理性,运行操作管理有效性进行研究分析,对工控系统报警优化及分级管理,降低值班人员的工作强度,保障油气生产装置安全长满优运行。

基于YOLOv8的井场设施安全实时监测新算法

针对传统的油田井场的灭火器、过桥盖板、压力表等安全设施中实时目标检测算法精确度低、实时性差的问题,将井场设施安全性的跟踪监测作为研究对象,提出了一种基于改进YOLOv8的井场设施安全实时监测算法DCH-YOLO。首先,为了更好地适应复杂场景,在YOLOv8骨干网络的C2f模块中添加可变形卷积,提升目标的定位能力和模型自适应能力,以改善YOLOv8对遮挡或旋转后的目标及目标尺度变化较大时出现误检或漏检的现象。其次,引入CBAM注意力机制,以提高网络对重要图像区域的关注度,增强空间注意力,提升网络的泛化能力。最后,采用边界框回归损失函数HIoU取代CIoU,能够动态调整边界框回归损失,提高目标监测的准确性。实验结果表明,DCH-YOLO检测精确率较原始YOLOv8模型提升了4.7%,mAP50和mAP50:95分别提升了5.43%和4.2%,对现场使用具有一定的参考价值。

普通稠油聚驱后提高采收率技术研究与应用

针对聚合物驱后剩余油分布更加零散、开发矛盾更为突出的问题,研究微界面驱油技术,通过注入高效驱油体系弥补聚合物驱的不足,在室内试验综合评价其主要性能指标的基础上,优化设计注采参数,进行了4个井组现场试验,日增油17.6t,含水下降6.0%,油井见效率82%,自然递减率下降19.1%,预计采收率提高3.1个百分点。微界面驱油技术研究与应用为改善普通稠油聚驱后期开发效果提供了可靠的技术支持,具有借鉴意义。

大庆油田有限责任公司在中国安科院调研交流并就深度合作达成共识

近日,大庆油田有限责任公司质量健康安全环保部副主任韩玉华带队来中国安科院调研交流,双方围绕应急防范、模拟技术、防爆设备、训练设施及应急处置、人员身心健康测试技术、加强科技研发创新等方面内容开展研讨。同时,大庆油田一行深入院危险化学品安全技术研究所、交通安全研究所、职业危害研究所、公共安全研究所、中安国泰(北京)科技发展有限公司、中安科创科技发展有限公司等部门和单位,与一线科研人员广泛座谈,积极拓展应急合作项目。

海上平台高压油浸式变压器爆炸数值模拟分析

海上平台电力变压器是电力系统中重要的枢纽设备,一旦发生爆炸故障将严重影响平台的正常生产运营,造成重大的经济损失,因此,确保海上平台变压器的安全可靠运行至关重要。本文对某生产与岸电共建平台的高压油浸式变压器进行了爆炸数值模拟分析,采用FLACS软件对共建平台进行了3D建模,分析了变压器一次爆炸及二次爆炸全过程,根据计算结果可知,发生爆炸后变压器室内房间的最大超压为0.073 MPa,变压器门的最大超压为0.071 MPa,会对平台生产设施造成一定影响。为降低变压器室内爆炸超压,对原设计方案进行优化,在油浸式变压器间增加泄爆区域,经数值模拟分析可知,增加泄爆通道后,房间爆炸超压明显降低,降至0.014 8 MPa。为进一步提升海上平台整体的安全性能,对油浸式变压器间进行了抗爆设计,抗爆载荷为0.015 MPa,大大降低了爆炸超压对周边油气设施的影响。

油田环保安全标准内容智能推荐发展方向与对策建议

油田环保安全标准内容智能推荐系统对于提升油田行业标准工作和应用效率具有重大意义。本文聚焦于油田环保安全标准内容智能推荐系统的发展方向与建议研究,厘清了油田环保安全标准体系的构成,明确了油田环保安全标准内容智能推荐的概念内涵和主要内容,研判了油田环保安全标准内容智能推荐的发展方向,在此基础上,提出了促进油田环保安全标准内容智能推荐技术和系统发展的对策建议。

油田环保安全领域标准智能问答关键技术研究

油田环保安全领域标准对于规范和引导油田行业安全生产、绿色发展和效率提升具有重要意义。油田环保安全领域标准知识复杂程度较高,难以形成对标准数字知识的双向理解路径,为有效解决上述问题,本论文进行油田环保安全领域标准智能问答关键技术研究。首先,进行FAQ引擎设计,包括研究基于语义相似度的问题快速匹配技术、基于深度学习的相似度重排技术,对用户行为进行评分;其次,进行KGQA引擎设计,包括研究语义库设计模型和基于Graph的搜索匹配模型;最后,设计多引擎加权打分机制,能够实现油田环保安全领域标准智能问答。

“大安全大应急”框架下安全生产面临的机遇与挑战

以“大安全大应急”为研究背景,重点分析“大安全大应急”框架下安全生产工作面临的机遇与挑战,并提出针对性的应对策略。在“大安全大应急”框架下安全生产工作面临技术应用、安全管理、培训教育等方面的机遇,同时也面临安全生产机制不完善、基层人员风险辨识能力不足、隐患排查治理工作流程不规范和安全生产信息化程度亟待加强等挑战。为有效优化安全生产工作,应建立健全安全生产机制,提升基层人员风险辨识能力,规范隐患排查治理工作流程,提升安全生产信息化水平,确保安全生产工作持续推进,促进经济社会稳定发展。

基于EEMD-CNN的泥浆泵故障诊断方法

采用信号处理方法较难提取到清晰、有效的泥浆泵故障特征,传统机器学习方法需要用其他信号处理方法提取原始信号故障特征,不能充分挖掘深层隐层特征。提出基于EEMD-CNN的泥浆泵故障诊断方法提取泥浆泵故障特征,首先对采集的3种状态泥浆泵振动信号进行EEMD分解之后进行重构,去除与故障特征无关的噪声以及其他信息,通过短时傅里叶变换将一维时域信号转变为二维时频图,并输入CNN网络中进行模式识别。经实验验证,该方法针对3种状态下的泥浆泵故障诊断准确率达到97%,极大提高了故障诊断的准确率。