一种石油井台内部环境实时监测系统

本发明涉及石油监测，尤其涉及一种石油井台内部环境实时监测系统。

背景技术：

1、随着全球能源需求的急剧增长，石油开采业务已成为工业生产的重要组成部分。然而，石油钻井作业往往面临着极端的地理环境和复杂的技术挑战，如极端温度、高压环境、有毒气体泄漏等，这些因素对设备、环境和人员安全构成了巨大威胁，传统的监控方法依赖于现场工作人员的定期检查和手动数据记录，这不仅效率低下，而且可能由于人为疏忽或检测设备的限制而遗漏潜在的安全风险。

2、此外，大量的环境参数和设备性能数据需要被实时监控和分析，传统方法在数据收集、传输和处理方面的延迟高，无法实现实时的、准确的决策制定，更不用说，分散的数据源和不一致的数据格式也大大增加了数据整合的难度，影响了数据分析的准确性和相关性。

3、为了解决这些问题，业界迫切需要一个高度集成的解决方案，该方案能够自动收集和传输数据，确保实时监控，同时可以进行高级数据分析和智能预警，物联网(iot)技术由于其自动化数据收集和远程监控能力而受到关注，但如何有效整合来自不同源的数据、实时处理大量数据、以及如何将高级数据分析算法应用于异常检测和预测，仍然是该领域需要克服的技术挑战。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种石油井台内部环境实时监测系统。

2、一种石油井台内部环境实时监测系统，该系统包括：

3、一组物联网传感器，用于实时采集石油井台内部环境的数据，该数据包括温度、湿度、灰尘状况、水体水质、有毒气体、压力；

4、卫星传输单元，与多个物联网传感器通信，用于接收物联网传感器采集的数据，并通过卫星传输将数据发送至卫星接收终端；

5、卫星接收终端，用于从卫星传输单元接收数据，并将该数据传输至中央服务器；

6、中央服务器，具有数据处理功能，用于接收来自卫星接收终端的数据，并进行数据整合和分析；以及

7、控制中心，具有用户界面，用于显示来自中央服务器的监测结果和数据趋势，并基于预设的环境参数标准发出预警或报警。

8、进一步的，所述物联网传感器以预定时间间隔实时采集数据，并传送数据供后续处理。

9、进一步的，所述物联网传感器具体包括：

10、温度传感器、湿度传感器、灰尘和颗粒物传感器、水质传感器、有毒气体传感器以及压力传感器。

11、进一步的，所述卫星传输单元通过边缘计算设备对数据进行存储入库、分析，并传送至基地的卫星接收终端，具体包括：

12、数据采集与初步处理：

13、物联网传感器实时收集的数据通过边缘计算设备进行预处理，预处理包括数据清洗和数据压缩；

14、边缘计算与数据分析：

15、边缘计算设备运行内部数据分析算法，从物联网传感器数据中识别异常；

16、数据存储入库：

17、在边缘计算设备上，符合标准或被视为重要的数据将被存储在内部存储器中，形成一个本地数据库，对于非关键数据，边缘设备根据配置策略定期将其归档或删除，以优化存储资源。

18、卫星接收终端进行数据接收。

19、进一步的，所述边缘计算设备完成数据预处理和分析后，将分析后数据、分析结果传输至卫星传输单元，卫星传输单元通过其高频率天线和调制器，将数据转换为空中传输的信号格式，并向目标卫星发射；

20、当数据信号到达地球同步轨道的卫星时，卫星的接收机将信号捕获并解调，还原为原始数据格式，卫星的转发器再次调制数据，并通过不同的频率、波束将其发射回地球，目标是地面上的卫星接收终端。

21、卫星接收终端包括天线、低噪声放大器和接收机，捕获从卫星发射回来的信号，接收机解调信号，还原出原始的数据格式，通过内部处理系统对数据进行校验和修正，确保数据的完整性和准确性；

22、卫星接收终端接收并处理后，通过有线或无线网络将数据传输至中央服务器。

23、进一步的，所述中央服务器具体包括：

24、数据接收和初步处理：

25、接收来自卫星接收终端的多源数据，该多源数据反映石油井台内的环境条件，包括温度、湿度、灰尘状况、水体水质、有毒气体和压力数据，对接收到的数据进行预处理，包括验证数据完整性、校正错误和去除冗余或不一致的信息；

26、数据整合：

27、通过主成分分析方法，将来自不同传感器和设备的数据进行整合，确保各种数据之间的兼容性和一致性，利用数据库管理系统，将清洗后的数据存储在结构化数据库中，实现数据的组织、查询和检索功能；

28、数据分析：

29、应用数据分析技术和机器学习算法，对数据库中的整合数据进行深度分析，包括模式识别、异常检测和趋势预测；

30、利用人工智能技术，解释分析结果，识别环境风险因素，预测未来条件，并生成对应的报告。

31、进一步的，所述主成分分析方法具体包括：

32、对数据进行标准化，得到标准化后的数据矩阵z；

33、计算协方差矩阵，找到数据的主成分，对于标准化后的数据矩阵z，协方差矩阵c定义为:

34、其中，zt是z的转置，n是样本数量；

35、计算特征值λ和特征向量v:cv＝λv；

36、选择主要成分:

37、找到了特征值和特征向量后，将特征值从大到小排序，前k个最大的特征值对应的特征向量为前k个主成分，通过该特征向量，将原始数据转换到新的空间中；

38、数据转换:

39、原始数据矩阵x通过选定的主成分转换为新的低维度的数据矩阵y:y＝zvk；

40、其中，vk是前k个特征向量组成的矩阵。

41、进一步的，所述中央处理器的数据分析技术基于自回归移动平均模型，模型公式为：

42、

43、其中，

44、xt是时间序列数据，c是常数项，到是自回归项的参数，描述了过去p个时期的依赖性，θ1到θq是移动平均项的参数，描述了模型误差项的依赖性，εt是误差项，假定为白噪声，p,q是自回归项和移动平均项的阶数，该模型通过结合过去的观察值和过去的误差来预测时间序列的未来值。

45、进一步的，所述中央处理器的机器学习算法基于随机森林，公式为：

46、y＝(1/n)*σ(ti(x))

47、其中，

48、y是预测的输出，n是决策树的数量，ti(x)是第i棵树的预测，x是输入变量。

49、进一步的，所述控制中心具体包括：

50、安全参数定义：根据历史数据和行业安全标准，定义各监测因素的安全范围和警戒线；

51、实时数据监控：利用边缘计算设备收集的传感器数据，实时监控井场环境，该数据经过预处理和分析后，同步到中央数据库；

52、异常检测算法：系统不断比对实时数据与正常操作范围，有任何偏离预设安全参数的情况立即触发异常检测协议，异常检测算法基于聚类的异常检测，假定正常数据构成数据集中的“簇”，而异常值是远离最近簇的点，算法首先对数据进行聚类，然后识别不属于这些簇的数据点。

53、预警信号触发：一旦检测到参数超出安全范围或达到警戒线，预警系统自动触发，通过内置通信模块立即在控制中心发出可视化和听觉警报。

54、本发明的有益效果：

55、本发明，通过物联网(iot)技术实施的先进监控系统起着关键作用，首先，多种传感器被安装来监测温度、湿度、灰尘、水质、有毒气体和压力等关键指标，这些数据实时收集并通过卫星传输系统发送，边缘计算设备在数据传输过程中起到关键作用，不仅存储数据，还在传输到卫星接收终端之前进行初步分析，卫星接收终端将数据发送至中央服务器，为下一步的数据整合和深度分析做好准备。

56、本发明，在中央服务器中，采用了高级数据处理算法来整合来自不同传感器的数据，保证数据之间的兼容性和一致性，通过时间序列分析、聚类、密度评估和孤立森林等算法，系统能够进行深度学习，实现模式识别、异常检测和趋势预测，特别是，异常检测算法允许系统在无需预设具体阈值的情况下，识别可能的异常模式，增强了对未知威胁的反应能力。

57、本发明，实现了对钻井平台多方面条件的实时监控，提高了安全性和效率，基于数据处理的结果，预警系统可以及时响应，一旦检测到任何参数超出正常范围或达到危险水平，它会立即触发警报，并将警报信息传输到相关部门和人员，不仅减少了潜在的工作中断和生产损失，还极大地降低了重大事故的风险，保护了设备、环境和现场工作人员的安全。