油田联合站检测方法、装置及计算机存储介质与流程

1.本技术实施例涉及计算机领域，特别涉及一种油田联合站检测方法、装置及计算机存储介质。


背景技术：

2.油田联合站为针对油田原油进行集中处理并联合作业的工作站。油田联合站包括很多生产设备，以通过油田联合站实现油田原油的集输和处理。油田联合站内的多个生产设备构成原油处理系统、转油系统、原油稳定系统、污水处理系统和注水系统等。由于油田联合站是油田原油的集输和处理的中枢，当油田联合站在生产过程当中生产设备出现故障或者生产参数超标，将会影响油田原油的集输和处理，因此对于油田联合站的安全检测成为了技术人员研究的重点。
3.在相关技术中，计算机系统采集油田联合站中不同生产设备的不同生产参数。比如压力容器中的压力、机泵产生的流量和储罐的储液位置等。计算机系统会将采集到的生产参数与每个设备对应的生产参数的阈值进行对比，当采集到的生产参数超过了设置的阈值，则触发报警系统。现场监控人员接收到报警后去查找报警的原因，并根据不同的原因采取不同的应急措施。
4.上述相关技术中，监控人员去查找报警的原因，导致处理报警原因不及时，进而造成生产中断或者生产达不到理想效果。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种油田联合站检测方法、装置及计算机存储介质，可以有效地油田联合站对报警事件的应急处理效率。所述技术方案如下：
6.第一方面，提供了一种油田联合站检测方法，所述方法由检测系统执行，所述检测系统中配置有生产现象检测模型和生产现象分析知识库，所述油田联合站包括多个生产设备；
7.所述方法包括：
8.获取所述多个生产设备中的至少一个生产设备的生产参数；
9.基于所述至少一个生产设备的生产参数以及所述生产现象检测模型，确定所述油田联合站的生产现象，所述生产现象用于指示所述油田联合站的运转情况；
10.基于所述油田联合站的生产现象和所述生产现象分析知识库，确定所述油田联合站的诊断结果，所述诊断结果包括所述生产现象产生的原因、所述生产现象的风险、针对所述生产现象的应对措施中的一者或多者。
11.可选地，所述方法还包括：
12.获取多个训练样本，所述多个训练样本中每个训练样本包括一个历史生产现象和与一个历史生产现象对应的生产设备的历史生产参数；
13.基于所述多个训练样本，对初始化的学习模型进行训练，得到所述生产现象检测
模型。
14.可选地，所述方法还包括：
15.获取多个历史生产事件，所述多个历史生产事件中每个历史生产事件包括与相应的历史事件对应的生产现象，每个历史生产事件还包括与相应的历史事件对应的产生原因、与相应的历史事件对应的风险、与相应的历史事件对应的应对措施中的一者或多者；
16.基于所述多个历史生产事件，构建所述生产现象分析知识库。
17.可选地，所述基于所述至少一个生产设备的生产参数以及所述生产现象检测模型，确定所述油田联合站的生产现象，包括：
18.如果所述至少一个生产设备的生产参数满足报警阈值，则执行基于所述至少一个生产设备的生产参数以及所述生产现象检测模型，确定所述油田联合站的生产现象的步骤。
19.可选地，所述方法还包括：
20.如果所述至少一个生产设备的生产参数不满足所述报警阈值，则输出生产正常提示信息。
21.第二方面，提供了一种油田联合站检测装置，所述装置部署有检测系统，所述检测系统中配置有生产现象检测模型和生产现象分析知识库，所述油田联合站包括多个生产设备；
22.所述装置包括：
23.获取模块，用于获取所述多个生产设备中的至少一个生产设备的生产参数；
24.确定模块，用于基于所述至少一个生产设备的生产参数以及所述生产现象检测模型，确定所述油田联合站的生产现象，所述生产现象用于指示所述油田联合站的运转情况；
25.所述确定模块，还用于基于所述油田联合站的生产现象和所述生产现象分析知识库，确定所述油田联合站的诊断结果，所述诊断结果包括所述生产现象产生的原因、所述生产现象的风险、针对所述生产现象的应对措施中的一者或多者。
26.可选地，所述装置还包括：
27.所述获取模块，还用于获取多个训练样本，所述多个训练样本中每个训练样本包括一个历史生产现象和与一个历史生产现象对应的生产设备的历史生产参数；
28.所述确定模块，还用于基于所述多个训练样本，对初始化的学习模型进行训练，得到所述生产现象检测模型。
29.可选地，所述装置还包括：
30.所述获取模块，还用于获取多个历史生产事件，所述多个历史生产事件中每个历史生产事件包括与相应的历史事件对应的生产现象，每个历史生产事件还包括与相应的历史事件对应的产生原因、与相应的历史事件对应的风险、与相应的历史事件对应的应对措施中的一者或多者；
31.构建模块，用于基于所述多个历史生产事件，构建所述生产现象分析知识库。
32.可选地，所述确定模块用于：
33.如果所述至少一个生产设备的生产参数满足报警阈值，则执行基于所述至少一个生产设备的生产参数以及所述生产现象检测模型，确定所述油田联合站的生产现象的步骤。
34.可选地，所述装置还包括：
35.如果所述至少一个生产设备的生产参数不满足所述报警阈值，则输出生产正常提示信息。
36.第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述第一方面所述的一种油田联合站检测方法。
37.第四方面，提供了一种计算机装置，所述装置包括：
38.处理器；
39.用于存储处理器可执行指令的存储器；
40.其中，所述处理器被配置为执行上述第一方面所述的一种油田联合站检测方法。
41.第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面所述的一种油田联合站检测方法。
42.本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
43.检测系统根据生产现象检测模型与获取的生产参数确定生产现象，检测系统基于生产现象与生产现象分析知识库确定诊断结果。由于根据检测系统来对油田联合站进行检测，因此当油田联合站出现报警时，不需要监控人员去查找报警的原因和风险，然后再去制定措施，而是直接根据输出的诊断结果得到报警的原因、风险以及措施等。这样减少了对报警的应急响应处理时间，提升了应急处理效率和监控人员对突发情况的应急处理能力，还能实时检测出油田联合站的安全问题。
附图说明
44.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
45.图1是本技术实施例提供的一种检测系统的架构示意图。
46.图2是本技术实施例提供的一种油田联合站检测方法流程图。
47.图3是本技术实施例提供的一种油田联合站检测方法的方案流程图。
48.图4是本技术实施例提供的一种油田联合站检测方法的具体方案流程图。
49.图5是本技术实施例提供的一种油田联合站检测装置的结构示意图。
50.图6是本技术实施例提供的一种终端600的结构框图。
51.图7是本技术实施例提供的一种服务器结构示意图。
具体实施方式
52.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术实施方式作进一步地详细描述。
53.为了后续便于说明，在此先对本技术实施例的应用场景进行介绍说明。
54.油田联合站在对油田原油进行集输和处理时，往往会因为生产设备出现故障或者生产参数超标而导致运行中断或者生产达不到理想效果。因此，对油田联合站进行实时安全监测有效的保护了生产设备并提高了生产效率。
55.本技术实施例提供的方法就应用于对油田联合站进行安全检测的场景中。
56.为了能够实现一种全自动化的油田联合站检测的方法，本技术实施例提供了一种检测系统。为了便于后续说明，在此先对该检测系统进行详细解释说明。
57.图1是本技术实施例提供的一种检测系统的架构示意图。如图1所示，该检测系统100包括生产现象检测模型101和生产现象分析知识库102。
58.其中，生产现象检测模型101用于将生产参数转化为生产现象，生产现象分析知识库102用于查找生产现象产生的原因、生产现象的风险、针对生产现象的应对措施中的一者或多者。
59.由于检测系统根据生产现象检测模型101将生产参数转化为生产现象，并在生产现象分析知识库102中查找与该生产现象对应的生产现象产生的原因、生产现象的风险、针对生产现象的应对措施中的一者或多者的过程都是基于全自动化的检测系统完成的。因此在整个过程中，完全不用人工参与，检测系统可以很快的确定诊断结果，因此提升了应急处理时间以及应急响应处理效率。
60.此外，在一种可能实现的方式中，检测系统得到上述生产现象检测模型101的实现方式可以为：检测系统获取多个训练样本，多个训练样本中每个训练样本包括一个历史生产现象和与一个历史生产现象对应的生产设备的历史生产参数。检测系统基于多个训练样本，对初始化的学习模型进行训练，得到生产现象检测模型。
61.需要说明的是，检测系统可以接收工作人员通过指定操作输入的多个训练样本。或者，检测系统可以向诸如服务器等第三方设备发送信息获取请求，该信息获取请求中携带多个训练样本的各个训练样本标识，第三方设备在接收到信息获取请求后，可以向检测系统返回多个训练样本。该指定操作可以为输入操作、点击操作、语音操作或滑动操作等。下面出现的检测设备获取多个训练样本均为此方法，将不再对检测系统如何获取多个训练样本进行说明。
62.在另一种可能实现的方式中，检测系统得到上述生产现象检测模型101的实现方式可以为：检测系统向服务器发送生产现象检测模型获取请求，服务器接收该生产现象检测模型获取请求后，向检测系统返回生产现象检测模型，这样检测系统上就得到了生产现象检测模型。
63.由于上述生产现象检测模型用于将获得的生产参数转化为生产现象，并且某个生产设备的生产参数发生变化后可能引起油田联合站中其他生产设备的生产参数也随之变化，因此，可以将某些生产参数变化后油田联合站中各个生产设备的变动情况称之为这些生产参数对应的生产现象。此时，还可以将某个生产现象所指示的变动情况中各个生产设备统称为该生产现象对应的一类生产设备。
64.另外，在一种可能实现的方式中，检测系统构建上述生产现象分析知识库102的实现方式可以为：检测系统向服务器发送生产现象分析知识库获取请求，服务器接收该生产现象分析知识库获取请求后，向检测系统返回生产现象分析知识库，这样检测系统上就构建了生产现象分析知识库。
65.在另一种可能的实现方式中，检测系统构建上述生产现象分析知识库102的实现方式可以为：检测系统获取多个历史生产事件，多个历史生产事件中每个历史生产事件包括与相应的历史事件对应的生产现象，每个历史生产事件还包括与相应的历史事件对应的
产生原因、与相应的历史事件对应的风险、与相应的历史事件对应的应对措施中的一者或多者。检测系统基于多个历史生产事件，构建生产现象分析知识库。其中，检测系统通过生产事件获取接口来获取多个历史事件。
66.上述多个历史生产事件包括多个生产应急预案、多个历史案件以及专家的多个经验事件，其中，多个生产应急预案指示针对有可能发生的多个事件，尽量降低异常事件造成的损害，预先制定的针对多个事件的应急方案。多个历史案件指示该油田联合站已经发生过的多个事件，并得到了相应的解决方案。专家的多个经验事件指示专家通过自己的经验和相关知识得到的多个事件和解决方案。
67.由于多个历史生产事件包括多个生产应急预案、多个历史案件以及专家的多个经验事件，因此，上述构建生产现象分析知识库的实现方式可以为：检测系统根据获取的多个生产应急预案、多个历史案件以及专家的多个经验事件构建生产现象分析知识库。
68.上述据获取的多个生产应急预案、多个历史案件以及专家的多个经验事件构建生产现象分析知识库的实现方式可以为：检测系统将获取的多个生产应急预案、多个历史案件以及专家的多个经验事件中的每个事件进行结构化处理，也就是将获取的生产应急预案、历史案件以及专家经验相关的事件中各个事件划分成一个个小的模块，将每个事件划分的多个小的模块根据事件完整性建立连接关系，构建生产现象分析知识库。
69.上述将每个事件划分的多个小的模块根据事件完整性建立连接关系，构建生产现象分析知识库的实现方式为：将所有事件中的每个事件划分的多个小的模块按照逻辑搭建成一个知识图谱，将这个知识图谱确定为生产现象分析知识库。其中，逻辑指示每个小的模块之间的因果连接关系。
70.需要说明的是，检测系统可以接收工作人员通过指定操作输入的多个生产事件。或者，检测系统可以向诸如服务器等第三方设备发送信息获取请求，该信息获取请求中携带多个生产事件的各个生产事件标识，第三方设备在接收到信息获取请求后，可以向检测系统返回多个生产事件。该指定操作可以为输入操作、点击操作、语音操作或滑动操作等。
71.图1所示的检测系统为一个软件系统，该检测系统可以部署在任一硬件设备中。比如该检测系统可以部署在终端上，此时则由终端来实现本技术实施例提供的检测方法。或者，该检测系统也可以部署在服务器上，此时则由服务器来实现本技术实施例提供的检测方法。
72.基于图1所示的检测系统，下面对本技术实施例提供的方法进一步展开说明。图2是本技术实施例提供的一种油田联合站检测方法流程图，该油田联合站检测方法可以包括如下几个步骤。
73.步骤201：检测系统获取多个生产设备中的至少一个生产设备的生产参数。
74.检测系统获取油田联合站中多个生产设备中的至少一个生产设备的生产参数。
75.上述生产设备的生产参数指示生产设备上可以变化的参数值。生产参数可以为某一生产设备中的压力、某一设备产生的流量或者某一生产设备中的储液位置等。比如，生产设备包括压力容器、机泵和储罐等，则可以获取压力容器中的压力、机泵产生的流量和储罐的储液位置中的至少一个参数。
76.需要说明的是，本技术实施例中对于生产参数的描述并不限于上述压力容器中的压力、机泵产生的流量和储罐的储液位置，在此并不对本技术实施例中的生产参数加以限
制。下面出现的生产参数同样也不加以限制，将不再生产参数进行说明。
77.步骤202：检测系统基于至少一个生产设备的生产参数以及生产现象检测模型，确定油田联合站的生产现象，生产现象用于指示油田联合站的运转情况。
78.检测系统基于至少一个生产设备的生产参数以及生产现象检测模型，确定油田联合站的生产现象。比如，机泵产生的流量增加，那么生产现象检测模型就会将机泵产生的流量增加后的生产参数值转化为机泵出现膨胀、压力容器出现膨胀和储罐中的储液出现向外倒流的现象。
79.由于生产现象检测模型是根据多个训练样本训练得到的，而多个训练样本训练得到的为生产参数与生产现象的函数关系，因此，生产现象检测模型为多个训练样本中生产参数与生产现象的函数关系。因此，检测系统基于至少一个生产设备的生产参数以及生产现象检测模型，确定油田联合站的生产现象的实现方式可为：检测系统将获得到的至少一个生产设备的生产参数利用生产参数与生产现象的函数关系转化为生产现象。
80.上述检测系统将获得到的至少一个生产设备的生产参数利用生产参数与生产现象的函数关系转化为生产现象的实现方式可以为：生产现象检测模型获取生产参数的特征和属性等参数，然后将生产参数的特征和属性等参数利用函数关系，将生产参数的特征和属性等参数转化为生产现象对应的特征和属性等，得到生产现象。
81.由于生产现象检测模型为多个训练样本中生产参数与生产现象的函数关系，生产现象检测模型转化的生产现象只是生产现象检测模型认为的最满足函数关系的生产现象，也就是与函数关系符合度最高的生产现象，转化得到的生产现象不一定百分之百是实际中对应的生产现象。因此，可选地，在上述检测系统基于至少一个生产设备的生产参数以及生产现象检测模型，确定油田联合站的生产现象之后，检测系统将生产现象发送给显示设备，以便监控人员获得该生产现象。若生产现象与实际相符合，则监控人员发送让检测系统继续进行下一步的指令，使检测系统进行下一步操作。若生产现象与实际不符合，则由监控人员输入实际生产现象，以便生产现象检测模型继续学习训练。
82.需要说明的是，上述监控人员发送让检测系统继续进行下一步的指令可以是监控人员触发生产现象显示界面的虚拟控件或者显示生产现象设备上的物理控件等，在此并不对监控人员如何触发下一步指令进行限定。
83.此外，步骤202基于至少一个生产设备的生产参数以及生产现象检测模型，确定油田联合站的生产现象的实现方式还可以为：如果至少一个生产设备的生产参数满足报警阈值，则执行基于至少一个生产设备的生产参数以及生产现象检测模型，确定油田联合站的生产现象的步骤。如果至少一个生产设备的生产参数不满足报警阈值，则输出生产正常提示信息。
84.上述报警阈值是根据正常生产中各个设备所能获得的最大效益得到的，该报警阈值为正常生产与异常生产之间的过渡值。该报警阈值包括温度阈值、压力阈值以及流量阈值等。
85.需要说明的是，本技术实施例中对于报警阈值的描述并不限于上述温度阈值、压力阈值以及流量阈值，在此并不对本技术实施例中的生产参数加以限制。下面出现的报警阈值同样也不加以限制，将不再报警阈值进行说明。
86.在检测系统上设置报警阈值。需要说明的是，检测系统可以接收工作人员通过指
定操作输入的多个报警阈值，或者，检测系统可以向诸如服务器等第三方设备发送信息获取请求，该信息获取请求中携带多个报警阈值标识，第三方设备在接收到信息获取请求后，可以向检测系统返回多个报警阈值。该指定操作可以为输入操作、点击操作、语音操作或选择操作等。下面出现的在检测设备设置多个报警阈值均为此方法，将不再对检测设备设置多个报警阈值进行说明。
87.此外，由于可以将某个生产现象所指示的变动情况中各个生产设备统称为该生产现象对应的一类生产设备。因此，生产现象检测模型可以将某一生产参数转化为一类生产设备的生产现象。比如，在油田联合站中，检测系统获取压力容器、机泵和储罐等生产设备的生产参数与生产现象。其中，压力容器、机泵和储罐等生产设备的生产参数分别为压力容器中的压力、机泵产生的流量和储罐的储液位置等。当机泵产生的流量增加时可能会导致机泵中的压力、压力容器中的压力和储罐中的压力升高，由于机泵中的压力、压力容器中的压力和储罐中的压力升高，进而导致机泵出现膨胀、压力容器出现膨胀和储罐中的储液出现向外倒流的现象。这样就将机泵产生的流量的参数值、压力容器中的压力的参数值和储罐中的压力的参数值作为生产参数，将机泵出现膨胀现象、压力容器出现膨胀现象和储罐中的储液出现向外倒流的现象称为生产现象。此外，将机泵和压力容器这种出现同一生产现象的生产设备称为生产现象对应的一类生产设备。
88.步骤203：检测系统基于油田联合站的生产现象和生产现象分析知识库，确定油田联合站的诊断结果。
89.检测系统将生产现象检测模型确定的生产现象在生产现象分析知识库中查找对应的生产现象产生的原因、生产现象的风险、针对生产现象的应对措施中的一者或多者，将生产现象产生的原因、生产现象的风险、针对生产现象的应对措施中的一者或多者作为诊断结果进行输出。
90.比如，一个历史生产事件为当机泵产生的流量增加时可能会导致机泵中的压力、压力容器中的压力和储罐中的压力升高，由于机泵中的压力、压力容器中的压力和储罐中的压力升高，进而导致机泵出现膨胀、压力容器出现膨胀和储罐中的储液出现向外倒流的现象。此现象对应的应急措施为打开机泵、压力容器和储罐的排气孔，进行降压处理，然后再去从根本上解决问题，即减小机泵产生的流量。
91.基于多个历史生产事件构建生产现象分析知识库时，将机泵产生的增加流量的生产参数作为一个小的模块，机泵中的压力升高的生产参数作为一个小的模块，压力容器中的压力升高的生产参数作为一个小的模块，储罐中的压力升高的生产参数作为一个小的模块，机泵出现膨胀的生产现象作为一个小的模块，压力容器出现膨胀的生产现象作为一个小的模块，储罐中的储液出现向外倒流的生产现象作为一个小的模块，应急措施中打开机泵、压力容器和储罐的排气孔进行降压处理作为一个小的模块，减小机泵产生的流量作为一个小的模块。将这些小的模块按照时间的原因、现象、风险和应急措施的关系进行连接，构成生产现象分析知识库。
92.将机泵产生的流量的生产参数在生产现象分析知识库中查找诊断结果时，这个机泵产生的流量的生产参数就会将具有连接关系的机泵出现膨胀、压力容器出现膨胀和储罐中的储液出现向外倒流的现象和对应的应急措施打开机泵、压力容器和储罐的排气孔、以及减小机泵产生的流量的措施作为确定的诊断结果进行输出。
93.上述检测系统将生产现象检测模型确定的生产现象在生产现象分析知识库中查找对应的生产现象产生的原因、生产现象的风险、针对生产现象的应对措施中的一者或多者出的实现方式可以为：若生产现象分析知识库中没有查找到与确定的生产现象相同的生产现象，则输出的诊断结果只有该生产现象。若生产现象分析知识库中查找到与转化的生产现象相同的生产现象，则输出的诊断结果为有生产现象和生产现象产生的原因或生产现象的风险或针对生产现象的应对措施。
94.上述输出的诊断结果只有该生产现象时，监控人员根据该生产现象去油田联合站查找生产现象对应的数据，该生产现象对应的数据为生产现象产生的原因，该生产现象的风险、该生产现象的应对措施。监控人员输入查找到的生产现象对应的数据，以便检测系统将该查找的生产现象对应的数据保存在生产现象分析知识库，进而更新生产现象分析知识库。
95.如图3所示，图3是本技术实施例提供的一种油田联合站检测方法的方案流程图。在图3中，当任一生产参数超过报警阈值之后，自动进入生产现象检测模型。利用生产现象检测模型将超过阈值的生产参数转化为生产现象，通过生产现象分析知识库输出对于该报警的应急措施。
96.综上所述，检测系统根据生产现象检测模型与获取的生产参数确定生产现象，检测系统基于生产现象与生产现象分析知识库确定诊断结果。由于根据检测系统来对油田联合站进行检测，因此当油田联合站出现报警时，不需要监控人员去查找报警的原因，然后再针对报警原因去制定措施，而是直接根据输出的诊断结果得到报警的原因以及措施等。这样减少了对报警的应急响应处理时间，提升了应急处理效率和监控人员对突发情况的应急处理能力，还能实时检测出油田联合站的安全问题。此外，生产现象检测模型和生产现象分析知识库实现了知识的有效利用。
97.下面以图4为例对本技术实施例提供的方法进一步进行解释说明。需要说明的是，图4所示的实施例仅仅是前述图2所示实施例中的部分可选的技术方案，并不构成对本技术实施例提供的油田联合站检测方法的限定。
98.如图4所示，图4是本技术实施例提供的一种油田联合站检测方法的具体方案流程图。该油田联合站检测方法包括如下几个步骤：
99.1、当油田联合站在工作的过程中某一生产设备发生故障引起生产参数超过报警阈值，或者至少一个生产设备的生产参数超过报警阈值，则超过的报警阈值的生产参数自动进入生产现象检测模型。
100.2、生产现象检测模型将超过报警阈值的生产参数转化为生产设备的生产现象，根据转化的生产现象在生产现象分析知识库中查找与该生产现象对应的生产现象产生的原因、生产现象产生的风险和生产现象的应急措施。
101.3、输出该生产现象对应的生产现象产生的原因、生产现象产生的风险和生产现象的应急措施中的一者或多者。
102.4、监控人员根据输出的生产现象产生的原因、生产现象产生的风险和生产现象的应急措施中的一者或多者去实施相应的措施，来解除该报警。
103.图5是本技术实施例提供的一种油田联合站检测装置的结构示意图，该油田联合站检测装置可以由软件、硬件或者两者的结合实现。如图5所示，该装置部署有检测系统，检
测系统中配置有生产现象检测模型和生产现象分析知识库，油田联合站包括多个生产设备。
104.该装置500包括：获取模块501，确定模块502。
105.获取模块，用于获取多个生产设备中的至少一个生产设备的生产参数；
106.确定模块，用于基于至少一个生产设备的生产参数以及生产现象检测模型，确定油田联合站的生产现象，生产现象用于指示油田联合站的运转情况；
107.确定模块，还用于基于油田联合站的生产现象和生产现象分析知识库，确定油田联合站的诊断结果，诊断结果包括生产现象产生的原因、生产现象的风险、针对生产现象的应对措施中的一者或多者。
108.可选地，该装置还包括：
109.获取模块，还用于获取多个训练样本，多个训练样本中每个训练样本包括一个历史生产现象和与一个历史生产现象对应的生产设备的历史生产参数；
110.确定模块，还用于基于多个训练样本，对初始化的学习模型进行训练，得到生产现象检测模型。
111.可选地，装置还包括：
112.获取模块，还用于获取多个历史生产事件，多个历史生产事件中每个历史生产事件包括与相应的历史事件对应的生产现象，每个历史生产事件还包括与相应的历史事件对应的产生原因、与相应的历史事件对应的风险、与相应的历史事件对应的应对措施中的一者或多者；
113.构建模块，用于基于多个历史生产事件，构建生产现象分析知识库。
114.可选地，该装置还包括：
115.确定模块用于：
116.如果至少一个生产设备的生产参数满足报警阈值，则执行基于至少一个生产设备的生产参数以及生产现象检测模型，确定油田联合站的生产现象的步骤。
117.可选地，装置还包括：
118.如果至少一个生产设备的生产参数不满足报警阈值，则输出生产正常提示信息。
119.综上所述，本技术实施例中，检测系统根据生产现象检测模型与获取的生产参数确定生产现象，检测系统基于生产现象与生产现象分析知识库确定诊断结果。由于根据检测系统来对油田联合站进行检测，因此当油田联合站出现报警时，不需要监控人员去查找报警的原因和风险，然后再去制定措施，而是直接根据输出的诊断结果得到报警的原因、风险以及措施等。这样减少了对报警的应急响应处理时间，提升了应急处理效率和监控人员对突发情况的应急处理能力，还能实时检测出油田联合站的安全问题。
120.需要说明的是：上述实施例提供的对油田联合站进行检测时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的油田联合站检测方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
121.图6是本技术实施例提供的一种终端600的结构框图。该终端600可以是：智能手机、平板电脑、mp3播放器(moving picture experts group audio la7er iii，动态影像专
家压缩标准音频层面3)、mp4(moving picture experts group audio la7er iv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。终端600还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。
122.通常，终端600包括有：处理器601和存储器602。
123.处理器601可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器601可以采用dsp(digital signal processing，数字信号处理)、fpga(field－programmable gate arra7，现场可编程门阵列)、pla(programmable logic arra7，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器601也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称cpu(central processing unit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器601可以集成有gpu(graphics processing unit，图像处理器)，gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器601还可以包括ai(artificial intelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
124.存储器602可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器602还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器602中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器601所执行以实现本技术中方法实施例提供的油田联合站检测方法。
125.在一些实施例中，终端600还可选包括有：外围设备接口603和至少一个外围设备。处理器601、存储器602和外围设备接口603之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口603相连。具体地，外围设备包括：射频电路604、显示屏605、摄像头组件606、音频电路607、定位组件608和电源609中的至少一种。
126.外围设备接口603可被用于将i/o(input/output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器601和存储器602。在一些实施例中，处理器601、存储器602和外围设备接口603被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器601、存储器602和外围设备接口603中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
127.射频电路604用于接收和发射rf(radio frequenc7，射频)信号，也称电磁信号。射频电路604通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路604将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路604包括：天线系统、rf收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路604可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：城域网、各代移动通信网络(2g、3g、4g及5g)、无线局域网和/或wifi(wireless fidelit7，无线保真)网络。在一些实施例中，射频电路604还可以包括nfc(near field communication，近距离无线通信)有关的电路，本技术对此不加以限定。
128.显示屏605用于显示ui(user interface，用户界面)。该ui可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏605是触摸显示屏时，显示屏605还具有采集在显示
屏605的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器601进行处理。此时，显示屏605还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏605可以为一个，设置终端600的前面板；在另一些实施例中，显示屏605可以为至少两个，分别设置在终端600的不同表面或呈折叠设计；在另一些实施例中，显示屏605可以是柔性显示屏，设置在终端600的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏605还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏605可以采用lcd(liquid cr7stal displa7，液晶显示屏)、oled(organic light-emitting diode,有机发光二极管)等材质制备。
129.摄像头组件606用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件606包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及vr(virtual realit7，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件606还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。
130.音频电路607可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器601进行处理，或者输入至射频电路604以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在终端600的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器601或射频电路604的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路607还可以包括耳机插孔。
131.定位组件608用于定位终端600的当前地理位置，以实现导航或lbs(location based service，基于位置的服务)。定位组件608可以是基于美国的gps(global positioning s7stem，全球定位系统)、中国的北斗系统、俄罗斯的格雷纳斯系统或欧盟的伽利略系统的定位组件。
132.电源609用于为终端600中的各个组件进行供电。电源609可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源609包括可充电电池时，该可充电电池可以支持有线充电或无线充电。该可充电电池还可以用于支持快充技术。
133.在一些实施例中，终端600还包括有一个或多个传感器610。该一个或多个传感器610包括但不限于：加速度传感器611、陀螺仪传感器612、压力传感器613、指纹传感器614、光学传感器615以及接近传感器616。
134.加速度传感器611可以检测以终端600建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器611可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器601可以根据加速度传感器611采集的重力加速度信号，控制显示屏605以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器611还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。
135.陀螺仪传感器612可以检测终端600的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器612可
以与加速度传感器611协同采集用户对终端600的3d动作。处理器601根据陀螺仪传感器612采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变ui)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。
136.压力传感器613可以设置在终端600的侧边框和/或显示屏605的下层。当压力传感器613设置在终端600的侧边框时，可以检测用户对终端600的握持信号，由处理器601根据压力传感器613采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器613设置在显示屏605的下层时，由处理器601根据用户对显示屏605的压力操作，实现对ui界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。
137.指纹传感器614用于采集用户的指纹，由处理器601根据指纹传感器614采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器614根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器601授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器614可以被设置终端600的正面、背面或侧面。当终端600上设置有物理按键或厂商logo时，指纹传感器614可以与物理按键或厂商logo集成在一起。
138.光学传感器615用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器601可以根据光学传感器615采集的环境光强度，控制显示屏605的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高显示屏605的显示亮度；当环境光强度较低时，调低显示屏605的显示亮度。在另一个实施例中，处理器601还可以根据光学传感器615采集的环境光强度，动态调整摄像头组件606的拍摄参数。
139.接近传感器616，也称距离传感器，通常设置在终端600的前面板。接近传感器616用于采集用户与终端600的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器616检测到用户与终端600的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器601控制显示屏605从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器616检测到用户与终端600的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器601控制显示屏605从息屏状态切换为亮屏状态。
140.本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构并不构成对终端600的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
141.本技术实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由终端的处理器执行时，使得终端能够执行上述实施例提供的油田联合站检测方法。
142.本技术实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在终端上运行时，使得终端执行上述实施例提供的油田联合站检测方法。
143.图7是本技术实施例提供的一种服务器结构示意图。该服务器可以是后台服务器集群中的服务器。具体来讲：
144.服务器700包括中央处理单元(cpu)701、包括随机存取存储器(ram)702和只读存储器(rom)703的系统存储器704，以及连接系统存储器704和中央处理单元701的系统总线705。服务器700还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(i/o系统)706，和用于存储操作系统713、应用程序714和其他程序模块715的大容量存储设备707。
145.基本输入/输出系统706包括有用于显示信息的显示器708和用于用户输入信息的
诸如鼠标、键盘之类的输入设备709。其中显示器708和输入设备709都通过连接到系统总线705的输入输出控制器710连接到中央处理单元701。基本输入/输出系统706还可以包括输入输出控制器710以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器710还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
146.大容量存储设备707通过连接到系统总线705的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元701。大容量存储设备707及其相关联的计算机可读介质为服务器700提供非易失性存储。也就是说，大容量存储设备707可以包括诸如硬盘或者cd-rom驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
147.不失一般性，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括ram、rom、eprom、eeprom、闪存或其他固态存储其技术，cd-rom、dvd或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器704和大容量存储设备707可以统称为存储器。
148.根据本技术的各种实施例，服务器700还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即服务器700可以通过连接在系统总线705上的网络接口单元711连接到网络712，或者说，也可以使用网络接口单元711来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。
149.上述存储器还包括一个或者一个以上的程序，一个或者一个以上程序存储于存储器中，被配置由cpu执行。所述一个或者一个以上程序包含用于进行本技术实施例提供的如下所述的油田联合站检测方法的指令，包括：
150.油田联合站检测方法由检测系统执行，检测系统中配置有生产现象检测模型和生产现象分析知识库，油田联合站包括多个生产设备；
151.油田联合站检测方法包括：
152.获取多个生产设备中的至少一个生产设备的生产参数；
153.基于至少一个生产设备的生产参数以及生产现象检测模型，确定油田联合站的生产现象，生产现象用于指示油田联合站的运转情况；
154.基于油田联合站的生产现象和生产现象分析知识库，确定油田联合站的诊断结果，诊断结果包括生产现象产生的原因、生产现象的风险、针对生产现象的应对措施中的一者或多者。
155.本技术实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行上述实施例提供的油田联合站检测方法。
156.本技术实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在服务器上运行时，使得服务器执行上述实施例提供的油田联合站检测方法。
157.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
158.以上所述仅为本技术实施例的较佳实施例，并不用以限制本技术实施例，凡在本
申请实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。