基于无线传感器网络的油井远程监控系统设计

摘要

油井在采油的过程中需要对抽油机的关键参数进行监控，来保证其安全、可靠和高效的工作。传统的油井远程监控系统中将采集到的数据通过有线电缆或者移动通信基站进行传输，存在成本高，灵活性差，覆盖面不广等问题。随着无线传感器网络的快速发展，由于其低成本、低功耗和自组织网等优点，逐渐成为油井远程监控系统中重要的研究课题。
　　 对整个抽油机系统的工作状况进行分析、诊断的重要手段是示功图。示功图的绘制需要两个参数，分别是悬点的载荷和位移。因此，本文首先对抽油机装置进行了建模，然后对悬点的运动规律进行了分析，最后对示功图的特征进行了研究。在此基础上设计了参数的采集电路，完成了载荷和位移的测量。
　　 为了绘制示功图并且考虑到节点数据的传输，本文设计了集载荷传感器、加速度传感器和无线传输模块于一体的示功仪，可以很简单、方便地完成对载荷、位移等数据的采集、传输和处理。示功仪的硬件平台包括传感器数据采集模块、无线通信模块以及外围接口电路等，其中无线通信模块采用了两种方式来实现，一是采用工作在2.4GHz的CC2430，二是采用工作在433MHz的CC1020。
　　 为了实现节点与示功仪、示功仪与上位机的通信，保证传感器数据准确、实时地传输，系统的软件部分是在ZigBee协议栈的基础上，完成了节点驱动程序的设计和无线通信协议的设计。
　　 考虑到节点都是电池供电，能量有限，希望降低节点的功耗、减少节点的更换次数和延长整个网络寿命，因此从算法上对无线传感器网络能量相关的路由算法进行了研究。首先研究了经典的LEACH算法和DEUCC算法;然后在此基础上提出了基于声誉机制和马尔可夫链的R-M-DEEUC算法，此算法能够保证候选簇头节点的声誉值好，而且又能通过马尔可夫链预测该节点下一时刻的性质;最后仿真结果表明:与DEUCC算法相比，R-M-DEUCC算法能够减小无线传感器网络的能量消耗，延长了网络使用寿命。
　　 系统在实验室和现场均进行了联调，试验结果表明:该系统能够可靠地采集和传输数据、实时监控油井的关键参数，并且在上位机显示抽油机井示功图，具有工作性能稳定、成本低、可靠性高等优点，能适应油井现场恶劣的环境，具有一定的价值和广泛的应用前景。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 课题的科学意义和应用前景

1．2 国内外油井监控研究现状与发展

1．2．1 油井监控背景及应用现状

1．2．2 井下工况诊断方法研究

1．3 国内外无线传感器网络研究现状与发展

1．3．1 无线传感器网络的背景及体系结构

1．3．2 无线传感器网络的特点

1．3．3 无线传感器网络的关键技术

1．4 课题研究的主要内容及成果

2 油井远程监控系统的总体设计

2．1 油井远程监控系统需求分析

2．2 示功图研究目的及意义

2．3 系统的总体设计

2．4 抽油机工作原理与动力学分析

2．4．1 抽油机工作原理

2．4．2 抽油机动力学分析

2．5 示功图的分析与研究

2．5．1 示功图的定义

2．5．2 示功图的分析

2．6 本章小结

3 系统硬件设计

3．1 硬件总体设计

3．2 无线通信模块的设计

3．2．1 CC2430模块电路设计

3．2．2 CC1020模块电路设计

3．2．3 天线接收电路设计

3．3 传感器数据采集模块的设计

3．3．1 运算放大器和ADC的选型

3．3．2 载荷传感器调理电路的总体设计

3．3．3 仪表放大器电路设计

3．3．4 ADC和基准电压源电路设计

3．3．5 加速度传感器电路设计

3．4 电源电路的设计

3．4．1 电源芯片的选型

3．4．2 电源芯片的参数和电路设计

3．5 存储器电路设计

3．6 复位电路设计

3．7 电池电压监控电路设计

3．8 串口通信电路设计

3．8．1 RS232电路

3．8．2 RS485电路

3．9 示功仪硬件PCB的制作

3．9．1 高频电路的仿真分析

3．9．2 印制电路板的设计

3．10 本章小结

4 系统软件设计

4．1 ZigBee软件开发平台

4．2 ZigBee协议栈的开发应用

4．2．1 ZigBee协议栈介绍

4．2．2 协议栈工作原理

4．2．3 驱动程序的设计流程

4．3 节点驱动程序设计

4．3．1 A／D转换程序设计

4．3．2 PC与RTU通信程序设计

4．3．3 PC与RTU通信协议设计

4．3．4 串口通信程序设计

4．3．5 加速度双重积分程序设计

4．3．6 电池电量监测程序设计

4．4 本章小结

5 无线传感器网络的能量有效成簇算法

5．1 无线传感器网络成簇算法分类

5．1．1 单跳成簇算法

5．1．2 多跳成簇算法

5．1．3 两类算法比较

5．2 R-M-DEEUC成簇路由算法

5．2．1 能量消耗网络模型

5．2．2 声誉值评估模型

5．3 马尔可夫链预测节点性质模型

5．3．1 马尔可夫链定义

5．3．2 马尔可夫转移矩阵

5．3．3 马尔可夫过程模型

5．4 选取候选簇头

5．4．1 候选簇头的产生

5．4．2 估计平均能量

5．4．3 最终簇头的产生

5．5 仿真和分析

5．6 本章小结

6 系统调试

6．1 硬件调试

6．1．1 加速度传感器调试

6．1．2 载荷传感器调试

6．2 系统调试

7 总结与展望

致谢

参考文献