基于物聯網的采油廠作業生產特車智能優化調度系統的制作方法

本發明涉及物聯網技術領域，尤其涉及一種基于物聯網的采油廠作業生產特車智能優化調度系統。

背景技術：

作業生產是油田工作中的重要環節，其安全性和時效性直接影響著采油廠的經濟效益。采油廠作業生產過程，需要利用特種車輛為作業生產過程提供設備或物源，因此特種車輛調度的合理高效性直接影響著作業生產的時效性和安全性。在現階段采油廠作業生產過程中，主要根據現場工作人員的多年經驗進行特車調度。然而由于采油廠作業生產任務數量多、分布廣、需車類型不一、車輛供給量不足等造成特車調度過程較為復雜，而人工經驗有限，往往會造成特種車輛的利用率較低、作業生產時效性差。

技術實現要素：

本發明實施例針對上述現有技術的不足，開發了一種靜態與動態結合的基于物聯網的采油廠作業生產特種車輛智能優化系統，能夠提高特車的調度效果、確保作業生產的時效性。

本發明所采取的技術方案為：

一種基于物聯網的采油廠作業生產特車智能優化調度系統，包括：

輔助決策模塊、手機通訊模塊和智能手持終端；

所述輔助決策模塊包括靜態特車優化調度子系統和動態特車優化調度子系統：

所述靜態特車優化調度子系統，用于分別采用人工經驗和基于智能靜態優化算法的調度方法生成靜態派車方案，并自動對比不同靜態派車方案的各項指標參數，獲得最優靜態派車方案；

所述動態特車優化調度子系統，用于分別采用人工經驗和基于智能動態優化算法的調度方法生成動態派車方案，并自動對比不同動態派車方案的各項指標參數，獲得最優動態派車方案；

所述手機通訊模塊，用于接收所述智能手持終端上報的車輛及任務狀態更新信息以及向所述智能手持終端發送所述最優靜態派車方案和所述最優動態派車方案。

智能手持終端，包括智能手機，通過GPRS無線方式與上述特車智能優化調度系統通信，作業生產人員可通過操作該智能手持終端實時獲取派車方案信息并上報車輛及任務狀態更新信息。

所述靜態特車優化調度子系統通過嵌入基于改進K-means—遺傳算法的智能靜態優化調度方法實現采油廠作業生產特車的多目標多優先級智能靜態優化調度。

所述的基于改進K-means—遺傳算法的智能靜態優化調度方法依次含有以下步驟：

（1）在滿足車輛工作時間和任務需車特點的基礎上，以車輛使用總數最少為整體目標，以組內行車距離最短為局部目標，采用加入任務分組數目限定和分組合理性評價準則的改進K-means算法對需車任務優化分組。

由于每組最多包含三個任務，可以根據上報的第m類任務數N_m，確定分組范圍約束條件，取該范圍內的每一個整數值K_m遍歷，解決了算法只能求解確定分組的任務劃分問題的約束，任務分組的約束條件表示為：

（1）

組合理性的評價標準通過比較第i個任務組的組內平均距離d_i與所有任務組的平均距離D的大小判斷分組的合理性，克服了算法易陷入局部最優解的缺點，分組合理性的評價標準表示為：

（2）

（2）在滿足現有各車型數量上限要求的基礎上，以任務完成總數最大為主要目標，以完成任務油井的總產油量最大為輔助目標，采用在變異算子后加入裂變算子的改進遺傳算法擇優選擇任務組。

所述動態特車優化調度子系統通過嵌入基于鄰域交叉策略的改進遺傳算法的智能動態優化調度方法實現采油廠作業生產特車的單目標局部智能動態優化調度。

所述的基于鄰域交叉策略的改進遺傳算法的智能動態優化調度方法依次含有以下步驟：

（1）針對需車任務數較少的情況，以任務完成數最大為目標，采用基于順路原則的動態插入法對突發狀況任務進行處理，修改當前派車方案；

（2）針對需車任務數較多的情況，以任務完成數最大為目標，采用基于鄰域交叉策略的遺傳算法對突發狀況任務進行處理，修改當前的派車方案。

所述優化調度系統的用戶網頁操作界面采用VS2010軟件開發工具、C#語言、.Net框架、Oracle數據庫，以Web表單顯示的形式設計。

所述優化調度系統還包括信息管理模塊、衛星定位模塊和審核查詢模塊，實現采油廠作業生產特車調度過程一體化管理。

所述信息管理模塊通過建立相應的數據庫，完成任務信息管理（如添加、刪除與更新）和車輛信息管理（如更新）；所述衛星定位模塊利用GPS衛星定位系統獲取特車和任務的地理位置信息；所述審核查詢模塊，用于審核特車和任務信息的準確性并查詢任務和特車的相關信息。

所述輔助決策模塊主要包括靜態特車優化調度功能、動態特車優化調度功能、調度結果顯示功能、指標對比結果現實功能、方案選擇功能。所述靜態特車優化調度功能和動態特車優化調度模塊功能通過調用相應的子系統，實現特車智能優化調度方案的生成。

所述智能手持終端包括智能手機，所述智能手機內設有輸入和接收模塊、語音提醒模塊，作業生產人員通過智能手持終端向所述優化調度系統上報車輛及任務狀態更新信息以及接收所述優化調度系統發送的所述最優靜態派車方案和所述最優動態派車方案。

由于采用了上述技術方案，本發明取得的有益效果為：

1、通過使用該采油廠作業生產特車智能優化調度系統，提高了作業生產的時效性。

2、嵌入在系統中的特車靜態優化調度和動態優化調度相結合的優化調度方法，提高采油廠作業生產特種車輛的利用率和作業生產的效益、避免了作業事故的發生。

3、通過物聯網技術的應用，系統可以實時的獲取任務和車輛狀態信息，并及時將派車方案下發給各部門和操作人員，提高了采油廠作業生產可靠性和智能化程度。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發明實施例公開的一種基于物聯網的采油廠作業生產特車智能優化調度系統的功能設計示意圖；

圖2是本發明實施例公開的一種基于物聯網的采油廠作業生產特車智能優化調度系統的輔助決策模塊的實施流程圖。

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

本發明實施例開發了一種靜態與動態結合的基于物聯網的采油廠作業生產特種車輛智能優化系統，能夠提高特車的調度效果、確保作業生產的時效性。以下進行結合附圖進行詳細描述。

本發明實施例公開的一種基于物聯網的采油廠作業生產特車智能優化調度系統，包括：

輔助決策模塊、手機通訊模塊和智能手持終端；

所述輔助決策模塊包括靜態特車優化調度子系統和動態特車優化調度子系統：

所述靜態特車優化調度子系統，用于分別采用人工經驗和基于智能靜態優化算法的調度方法生成靜態派車方案，并自動對比不同靜態派車方案的各項指標參數，獲得最優靜態派車方案；

所述動態特車優化調度子系統，用于分別采用人工經驗和基于智能動態優化算法的調度方法生成動態派車方案，并自動對比不同動態派車方案的各項指標參數，獲得最優動態派車方案；

所述手機通訊模塊，用于接收所述智能手持終端上報的車輛及任務狀態更新信息以及向所述智能手持終端發送所述最優靜態派車方案和所述最優動態派車方案。

智能手持終端，包括智能手機，通過GPRS無線方式與上述特車智能優化調度系統通信，作業生產人員可通過操作該智能手持終端實時獲取派車方案信息并上報車輛及任務狀態更新信息。

所述靜態特車優化調度子系統通過嵌入基于改進K-means—遺傳算法的智能靜態優化調度方法實現采油廠作業生產特車的多目標多優先級智能靜態優化調度。

所述的基于改進K-means—遺傳算法的智能靜態優化調度方法依次含有以下步驟：

（1）在滿足車輛工作時間和任務需車特點的基礎上，以車輛使用總數最少為整體目標，以組內行車距離最短為局部目標，采用加入任務分組數目限定和分組合理性評價準則的改進K-means算法對需車任務優化分組。

由于每組最多包含三個任務，可以根據上報的某類任務數N_m，確定分組范圍約束條件，取該范圍內的每一個整數值K_m遍歷，解決了算法只能求解確定分組的任務劃分問題的約束，任務分組的約束條件表示為：

（1）

組合理性的評價標準通過比較第i個任務組的組內平均距離d_i與所有任務組的平均距離D的大小判斷分組的合理性，克服了算法易陷入局部最優解的缺點，分組合理性的評價標準表示為：

（2）

（2）在滿足現有各車型數量上限要求的基礎上，以任務完成總數最大為主要目標，以完成任務油井的總產油量最大為輔助目標，采用在變異算子后加入裂變算子的改進遺傳算法擇優選擇任務組。

所述動態特車優化調度子系統通過嵌入基于鄰域交叉策略的改進遺傳算法的智能動態優化調度方法實現采油廠作業生產特車的單目標局部智能動態優化調度。

所述的基于鄰域交叉策略的改進遺傳算法的智能動態優化調度方法依次含有以下步驟：

（1）針對需車任務數較少的情況，以任務完成數最大為目標，采用基于順路原則的動態插入法對突發狀況任務進行處理，修改當前派車方案；

（2）針對需車任務數較多的情況，以任務完成數最大為目標，采用基于鄰域交叉策略的遺傳算法對突發狀況任務進行處理，通修改當前的派車方案。

所述優化調度系統的用戶網頁操作界面采用VS2010軟件開發工具、C#語言、.Net框架、Oracle數據庫，以Web表單顯示的形式設計。

所述優化調度系統還包括信息管理模塊、衛星定位模塊和審核查詢模塊，實現采油廠作業生產特車調度過程一體化管理。

所述信息管理模塊通過建立相應的數據庫，完成任務信息管理（如添加、刪除與更新）和車輛信息管理（如更新）；所述衛星定位模塊利用GPS衛星定位系統獲取特車和任務的地理位置信息；所述審核查詢模塊，用于審核特車和任務信息的準確性并查詢任務和特車的相關信息。

所述輔助決策模塊主要包括靜態特車優化調度功能、動態特車優化調度功能、調度結果顯示功能、指標對比結果現實功能、方案選擇功能。所述靜態特車優化調度功能和動態特車優化調度模塊功能通過調用相應的子系統，實現特車智能優化調度方案的生成。

所述智能手持終端包括智能手機，所述智能手機內設有輸入和接收模塊、語音提醒模塊，作業生產人員通過智能手持終端向所述優化調度系統上報車輛及任務狀態更新信息以及接收所述優化調度系統發送的所述最優靜態派車方案和所述最優動態派車方案。

下面結合附圖1、附圖2對本發明作進一步的詳細說明，需要說明的是，本發明并不局限于這些實施例。

如圖1所示，本發明設計了一種基于物聯網的采油廠作業生產特車智能優化調度系統，包括：信息管理模塊，通過建立相應的數據庫，完成任務添加、刪除與更新、現有車輛信息更新這兩部分功能；衛星定位模塊，利用GPS衛星定位系統獲取特車和任務的地理位置信息；手機通訊模塊，用于向相關人員發送派車方案信息和接收車輛及任務狀態更新信息；輔助決策模塊，用于根據需求智能生成派車方案；審核查詢模塊，用于審核特車和任務信息的準確性并查詢任務和特車的相關信息；智能手持終端，用于實時接收派車任務和發送車輛及任務更新信息。

其中，輔助決策模塊包括：

靜態特車優化調度子系統，分別采用人工經驗和基于智能靜態優化算法的調度方法生成次日派車方案，并自動對比不同派車方案的各項指標參數，獲得最優靜態派車方案；

動態特車優化調度子系統，分別采用人工經驗和基于智能動態優化算法的調度方法修改當日不合理派車方案，并自動對比不同派車方案的各項指標參數，獲得最優動態派車方案；

其中，融入在采油廠作業運行管理平臺中的用戶網頁操作界面，可實現任務和特車信息管理、任務地理位置獲取、優化派車方案生成、信息查詢和派車方案下發這幾個部分智能一體化管理功能。

智能手持終端，包括智能手機，通過GPRS無線方式與上述特車智能優化調度系統通信，作業生產人員可通過操作該智能手持終端實時獲取派車方案信息并上報任務更新信息。

所述靜態特車優化調度子系統通過嵌入基于改進K-means—遺傳算法的智能靜態優化調度方法可實現采油廠作業生產特車的多目標多優先級智能靜態優化調度。

所述基于改進K-means—遺傳算法的智能靜態優化調度方法依次含有以下步驟：

（1）在滿足車輛工作時間和任務需車特點的基礎上，以車輛使用總數最少為整體目標，以組內行車距離最短為局部目標，采用加入任務分組數目限定和分組合理性評價準則的改進K-means算法對需車任務優化分組。

（2）在滿足現有各車型數量上限要求的基礎上，以任務完成總數最大為主要目標，以完成任務油井的總產油量最大為輔助目標，采用在變異算子后加入裂變算子的改進遺傳算法擇優選擇任務組。

所述動態特車優化調度子系統通過嵌入基于鄰域交叉策略的改進遺傳算法的智能動態優化調度方法可實現采油廠作業生產特車的單目標局部智能動態優化調度。

所述的基于鄰域交叉策略的改進遺傳算法的智能動態優化調度方法依次含有以下步驟：

（1）針對需車任務數較少的情況，以任務完成數最大為目標，采用基于順路原則的動態插入法對突發狀況任務進行處理，修改當前派車方案；

（2）針對需車任務數較多的情況，以任務完成數最大為目標，采用基于鄰域交叉策略的遺傳算法對突發狀況任務進行處理，修改當前的派車方案。

所述用戶網頁操作界面采用VS2010軟件開發工具、C#語言、.Net框架、Oracle數據庫，以Web表單顯示的形式設計，包括信息管理模塊、衛星定位模塊、輔助決策模塊、手機通信模塊和審核查詢模塊，實現采油廠作業生產特車調度過程一體化管理。

所述信息管理模塊通過建立相應的數據庫，完成任務添加、刪除與更新、現有車輛信息更新這兩部分功能；所述衛星定位模塊利用GPS衛星定位系統獲取特車和任務的地理位置信息；所述手機通訊模塊，用于向相關人員發送派車方案信息和接收車輛及任務狀態更新信息；所述審核查詢模塊，用于審核特車和任務信息的準確性并查詢任務和特車的相關信息。

所述輔助決策模塊主要包括靜態特車優化調度功能、動態特車優化調度功能、調度結果顯示功能、指標對比結果現實功能、方案選擇功能。所述靜態特車優化調度功能和動態特車優化調度模塊功能通過調用相應的子系統，實現特車智能優化調度方案的生成。

所述智能手持終端包括智能手機，所述智能手機內設有輸入和接收模塊、語音提醒模塊，作業生產人員可通過智能手持終端接收系統的派車方案信息和向系統發送實時的任務更新信息。

綜上所述，本發明提出的一種基于物聯網的采油廠作業生產特車智能優化調度實現了采油廠作業生產特車智能優化調度過程一體化管理，達到了提高了采油廠作業生產時效性的目的。

如附圖1和附圖2所示，本發明的大致工作流程為：

（1）系統管理人員通過操作車輛地理信息模塊利用衛星定位系統獲取車輛和作業生產任務的地理位置信息并存儲到數據庫中；

（2）作業生產小隊負責人員錄入次日的作業生產任務需車信息并保存到數據庫；

（3）特車大隊負責人員錄入和修改特種車輛相關信息并保存到數據庫中；

（4）特車調度負責人員調用靜態優化調度子系統生成次日派車單。通過調用次日需車任務的信息，分別采用人工和智能的調度方法生成派車方案，查詢不同調度方案下的各項指標參數從而選擇較優的派車方案，并發送給生產辦審核。其中，智能調度方法通過嵌入基于改進K-means—遺傳算法的多目標多優先級智能優化調度方法實現自動優化調度方案的生成，該方法依次含有以下步驟：

①首先，在滿足車輛工作時間的基礎上，以車輛使用總數最少為整體目標，以組內行車距離最短為局部目標，針對各類需求不同的任務采用改進K-means算法對任務優化分組；

②其次，在滿足現有各車型車輛數量上限的基礎上，以任務完成數最大為目標，采用基于貪婪修正策略和裂變策略的改進遺傳算法擇優選擇任務組；

③最后，以車輛行駛距離最短為目標，采用窮舉法對組內任務合理排序。

（5）當作業生產任務出現突發狀況時，作業小隊通過智能手持終端向系統發出報警并發送任務狀態更新信息。特車調度負責人員通過調用動態優化調度子系統修改當日派車單。通過調用數據庫中的當前派車方案和突發故障任務的信息，分別采用人工和智能的調度方法生成改進的派車方案，查詢不同調度方案下的各項指標參數從而選擇較優的派車方案，并發送給生產辦審核。其中，智能調度方法通過嵌入基于鄰域交叉策略的改進遺傳算法的單目標局部動態優化調度方法實現調度方案的智能優化調整，該方法依次含有以下步驟：

①針對需車任務數較少的情況，以任務完成數最大為目標，采用基于順路原則的動態插入法對突發狀況任務進行處理，修改當前派車方案；

②針對需車任務數較多的情況，以任務完成數最大為目標，采用基于鄰域交叉策略的遺傳算法對突發狀況任務進行處理，修改當前的派車方案。

（6）生產辦負責人審核通過生成的派車方案后，生成、打印和發送實時的派車方案信息到相關部門和人員的智能手持終端。

由于采用了上述技術方案，本發明取得的有益效果為：

1、通過使用該采油廠作業生產特車智能優化調度系統，提高了作業生產的時效性。

2、嵌入在系統中的特車靜態優化調度和動態優化調度相結合的優化調度方法，提高采油廠作業生產特種車輛的利用率和作業生產的效益、避免了作業事故的發生。

3、通過物聯網技術的應用，系統可以實時的獲取任務和車輛狀態信息，并及時將派車方案下發給各部門和操作人員，提高了采油廠作業生產可靠性和智能化程度。

需要進一步說明的是，本文所描述的具體實施例僅僅是針對本發明的精神所做的舉例說明。本發明所屬技術領域的技術人員可以對所描述的具體實施例作各種各樣的修改或補充或采用類似的方法替代，但并不會偏離本發明的精神或者超越所附權利要求書所定義范圍。