用于远程终端单元的自配置的系统和方法与流程

本公开总体上涉及改进对油气井场处的井设备的操作进行监视和控制的控制系统的操作。更具体地，本公开内容涉及使设备能够执行配置、分析和调试服务，以辅助油气井场处的井设备的操作，控制来自油气井场的油气的流动，以及优化油气井场处的油气的生产。

背景技术：

在经由油田和/或气田中的油气井从油气储层(reservoir)提取油气时，可以经由管线的网络将所提取的油气输送到各种类型的设备、罐等。例如，可以经由油气井从储层提取油气，然后可以经由管线的网络将油气从井传输到各种处理站，所述各种处理站可以执行各个相的油气处理，以使所生产的油气可用于使用或输送。

可以在井场或沿管线网络的各个位置处收集与所提取的油气有关的信息或与用于提取、输送、存储或处理所提取的油气的设备有关的信息。该信息或数据可以用于确保井场或管线安全地进行操作，并且确保所提取的油气具有某些期望品质(例如流量、温度)。可以使用监视设备来采集与所提取的油气有关的数据，该监视设备可以包括采集数据的传感器，并且包括传送器，该传送器将该数据传送至计算设备、路由器、其他监视设备等，使得井场人员和/或场外人员可以查看和分析该数据。

除了监视井设备和油气井场的性质之外，监视设备如远程终端单元(RTU)可以控制用于从油气井场提取油气的井设备的操作。通常，RTU存储并且执行控制程序，以影响与用于控制井设备的操作的处理相关的决策的制定。

然而，在给定油气井场所在的远程位置的情况下，监测系统或RTU的操作者可能无法获得技术或操作支持，以辅助RTU、井设备或者可以是油气井场的一部分的任何部件的配置、调试、操作或维护。因此，现在认识到期望下述改进的系统和方法，所述改进的系统和方法用于配置、调试、维护和管理油气井场处的各种设备。

技术实现要素：

在一个实施方式中，一种远程终端单元(RTU)可以控制与油气井相关联的井设备的一个或更多个操作。RTU包括处理器，该处理器将关于RTU、井设备、油气井或其任意组合的一个或更多个属性发送至基于云的计算系统。然后，处理器可以发送包括关于云服务的一个或更多个指令的模型数据，所述云服务要由基于云的计算系统基于从RTU提供给基于云的计算系统的数据来执行。处理器然后可以向基于云的计算系统发送执行用于井设备的操作的一个或更多个控制动作的请求，当从基于云的计算系统接收到对请求的许可时，处理器基于控制动作来控制井设备的操作，并且将数据发送至基于云的计算系统。

在另一实施方式中，一种可以通信地耦接至远程终端单元(RTU)的云计算系统可以包括至少一个处理器，该远程终端单元监视和/或控制与油气井相关联的一个或更多个井设备的一个或更多个操作，该处理器被配置成：接收关于RTU、井设备、油气井或其任意组合的一个或更多个属性。处理器可以然后从RTU接收控制动作请求，使得控制动作请求包括第一组指令，该第一组指令使RTU以第一方式调整井设备的操作。然后，处理器可以接收包括与一个或更多个服务相关联的第二组指令的模型数据，所述一个或更多个服务要由基于云的计算系统基于从RTU提供给基于云的计算系统的数据来执行。处理器可以然后确定以第一方式调整井设备的操作的影响是否大于阈值，当影响大于阈值时，将对控制请求的拒绝发送至RTU，并且基于数据来执行服务。

在又一实施方式中，一种非暂态计算机可读介质可以包括计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被配置成使处理器将关于远程终端单元(RTU)的一个或更多个属性发送至基于云的计算系统，该远程终端单元控制与油气井相关联的井设备的一个或更多个操作。然后，处理器可以发送包括关于云服务的一个或更多个指令的模型数据，所述云服务要由基于云的计算系统基于从RTU提供给基于云的计算系统的数据来执行。处理器可以然后将执行用于井设备的操作的一个或更多个控制动作的请求发送至基于云的计算系统，当从基于云的计算系统接收到对请求的许可时，处理器基于控制动作来控制井设备的操作，并且将数据发送至基于云的计算系统。

附图说明

当参照附图阅读以下详细描述时，本发明的这些和其他的特征、方面以及优点将更好地被理解，贯穿附图用相同的附图标记表示相同的部分，在附图中：

图1示出了根据本文呈现的实施方式的利用基于云的计算系统的工业企业的高级概述的框图；

图2示出了根据在本文中呈现的实施方式的可以生产和处理油气的示例油气场的示意图；

图3示出了根据在本文中呈现的实施方式的用于图2的示例油气场的基于云的通信架构的示例性概述；

图4示出了根据在本文中呈现的实施方式的可以在图3的基于云的通信架构中采用的远程终端单元(RTU)的框图；

图5示出了根据在本文中呈现的实施方式的可以在图2的油气场中采用的通信网络；

图6A示出了根据在本文中呈现的实施方式的图5的通信网络内的部件的框图；

图6B示出了根据在本文中呈现的实施方式的详细描述的图5的通信网络内的部件的框图的第二实施方式；

图6C示出了根据在本文中呈现的实施方式的详细描述的图5的通信网络内的部件的框图的第三实施方式；

图7示出了根据在本文中呈现的实施方式的用于监视设备对自身配置的方法的流程图；以及

图8示出了根据在本文中呈现的实施方式的用于辅助监视设备对自身配置的方法的流程图。

具体实施方式

以下将描述一个或更多个具体实施方式。为了提供这些实施方式的简明描述，在本说明书中没有描述实际实现的全部特征。应该理解的是，在任何这种实际实现的开发过程中，如在任何工程项目或设计项目中，必须做出大量的特定于实现的决策来达到开发者的具体目标，例如与系统相关约束条件和商业相关约束条件相兼容，这些具体目标可以在各实现中各不相同。而且，应该理解的是，这种开发可能是复杂且耗时的，但是对于受益于本公开内容的普通技术人员来说，这种开发可能仍然是设计、加工以及制造的常规工作。

当介绍本发明的各个实施方式的元素时，冠词“一个”、“一种”、“该”和“所述”旨在表示存在元素中的一个或更多个。术语“包括”、“包含”和“具有”旨在是包含性的，并且意指除了所列元素之外还可能有另外的元素。

本公开内容的实施方式一般针对提供用于对油气井场处的井设备进行配置、调试、操作、维护和管理的改进的系统和方法。此外，本公开内容的实施方式涉及利用基于云的计算网络在油气井场更有效地执行各种操作。

通常，当在油气井场处初始化诸如远程终端单元(RTU)之类的部件时，用户可以配置RTU，使得RTU根据期望的功能来操作。然而，用户可能不熟悉RTU可以被配置以用于操作的各种方式。例如，RTU的操作可以取决于部件可以与之相关联的油气井的类型、可以控制RTU的井设备的类型等。此外，用户可能不知道RTU能够实现的某些功能或操作。例如，RTU可以向另一计算设备(诸如基于云的计算系统)提供数据，该另一计算设备可以执行某些类型的分析，并且基于所提供的数据生成各种可视化。然而，由于可以被监视的不同类型的RTU和不同类型的资产的数目可以是多个，所以用户难以知道如何配置每种不同类型的资产，更不知道每个相应的RTY可以实现的所有功能。

因此，在某些实施方式中，RTU可以包括模型数据，该模型数据可以包括与被监视的资产的类型、所寻求的云服务的类型、关于RTU的位置信息等相关的信息。模型数据可以被存储在RTU的存储器或存储装置内。在一个实施方式中，模型数据可以在制造期间被存储在RTU内。通过将模型数据包括在RTU内，RTU可以提供关于其功能的细节以及要由所连接的设备对其他设备执行的优选操作，而不需要等待其他设备对RTU设置进行配置。因此，每个新调试的RTU可以独立地操作，以使用户能够调试新的RTU，而不需要维护多个不同类型的RTU的知识库。

在某些实施方式中，在RTU开始其操作之后，RTU可以基于模型数据中提供的信息将获取的数据发送至基于云的计算系统。也就是说，模型数据可以指定由基于云的计算系统提供的某些操作或服务。在接收到由RTU获取的数据和模型数据时，基于云的计算系统可以分析由油气井场处的RTU获取的数据，并基于分析来提供关于如何控制井现场处的井设备的操作的建议。通过利用基于云的计算系统的计算能力，与使用单个RTU的计算能力相比，可以配备RTU以更快地改进油气井的生产。在某些实施方式中，基于云的计算系统可以关于与多个其他油气井场相关联的数据来分析来自油气井场的收集数据。因此，使用在油气井场处获取的所有数据，基于云的计算系统可以基于其他油气井场处的每个井的生产特性来生成可以预测油气井场的生产的分析。

考虑到前述内容，在某些实施方式中，基于云的计算系统可以监视与油气井场处的相应井相关联的各种特性，分析所监视的特性，并且向RTU或者向可以协助井操作者控制相应井的各种操作参数的计算设备(例如，移动电话)提供某些数据分析和/或可视化(例如，图表)。因此，用户可以接收与油气井场处的相应井相关联的数据的实时或近实时的分析。此外，基于云的计算系统可以向RTU发送命令，以基于数据分析自动地调整相应井的某些操作参数。以这种方式，可以实时或近实时地修改相应井的操作参数，以确保有效地生产相应井处的油气。关于上述实施方式的另外的细节以及关于用于改进油气井场处的井设备的操作的另外的实施方式的细节将在下面参照图1至图8进行详细论述。

基于云的计算系统

图1示出了利用基于云的计算系统的工业企业10的高级概述。企业10可以包括一个或更多个工业设施14，每个工业设施14具有使用中的多个工业设备16和18(例如，资产)。工业设备16和18可以构成在相应设施14内操作的一个或更多个自动化系统。示例性自动化系统可以包括(但不限于)批量控制系统(例如，混合系统)、连续控制系统(例如，比例积分微分(PID)控制系统)或离散控制系统。工业设备16和18还可以包括以下设备，例如工业控制器(例如，可编程逻辑控制器或其他类型的可编程自动化控制器)、诸如传感器和仪表之类的现场设备、马达驱动器、操作员接口(例如人机接口、工业监视器、图形终端、消息显示器等)、工业机器人、条形码标记器和读取器、视觉系统设备(例如，视觉相机)、智能焊机或其他这样的工业设备。

在特定实施方式中，工业设备16和18可以通信地耦接至计算设备26。工业设备16和18与计算设备26之间的通信链路可以是有线或无线连接，诸如等。通常，计算设备26可以是可以包括通信能力、处理能力等的任何类型的处理设备。例如，计算设备26可以是诸如可编程逻辑控制器(PLC)、可编程自动化控制器(PAC)或可以监视、控制和操作工业设备16和18的任何其他控制器之类的控制器。计算设备26可以被并入任何物理设备(例如，工业设备16和18)中，或者可以被实现为独立的计算设备(例如，通用计算机)，例如台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、移动计算设备等。

除了与工业设备16和18通信之外，计算设备26还可以与基于云的计算系统12建立通信链路。这样，如下面将更详细描述的那样，计算系统26可以访问由基于云的计算系统12提供的多个基于云的服务。通常，计算设备26可以向基于云的计算系统12发送数据并且从基于云的计算系统12接收数据，以在工业自动化系统的调试，操作和维护中辅助工业设备16或18的用户。

示例性自动化系统可以包括一个或更多个工业控制器，其有助于监视和控制示例性自动化系统的相应过程。控制器可以使用本地硬连线I/O或经由诸如以太网/IP、数据高速公路Plus、控制网、设备网等工厂网络与现场设备交换数据。给定的控制器可以从现场设备接收指示设备的当前状态及与其相关联的过程(例如，温度、位置、部件存在或不存在、流体液位等)的数字或模拟信号的任意组合，并且执行用户定义的控制程序，该控制程序基于所接收的信号对受控过程执行自动决策。然后，控制器可以根据由控制程序做出的决策来向现场设备输出适当的数字和/或模拟控制信令。这些输出可以包括设备致动信号、温度或位置控制信号、给加工或物料搬运机器人的操作命令、混合器控制信号、运动控制信号等。控制程序可以包括用于处理读入控制器的输入信号并控制由控制器生成的输出信号的任何合适类型的代码，其包括但不限于梯形逻辑、顺序功能图、功能框图、结构化文本或其他这样的平台。

尽管图1中所示的工业企业10将工业设备16和18描绘为驻留在固定位置的工业设施14中，但是工业设备16和18也可以是移动控制应用的一部分，例如包含在卡车或其他服务车辆中的系统。另外，尽管图1的工业企业10是针对自动化系统描述的，但应注意，如下文将详细描述的那样，本文所描述的工业企业10可以应用于其他工业环境，例如油气生产井场。

在特定实施方式中，工业设备16和18可以通信地耦接至基于云的计算系统12，其可以提供对于工业设备16和18可能不可用的各种应用、分析操作和对数据的访问。也就是说，工业设备16和18可以与基于云的计算系统12交互，使得工业设备16和18可以使用各种基于云的服务20来更高效或有效地执行其各自的操作。基于云的计算系统12可以是使得基于云的服务20能够被具有云能力的设备访问和利用的任何基础设施。在一个实施方式中，基于云的计算系统12可以包括可以通过诸如因特网，以太网/IP，控制网等的实时通信网络连接的多个计算机。通过使用多个计算机，基于云的计算系统12可以通过构成基于云的计算系统12的多个计算机来分配大规模分析操作。

通常，由基于云的计算系统12提供的计算机或计算设备可以专用于执行各种类型的复杂和耗时的分析，其可以包括分析大量数据。因此，工业设备16或18可以继续其各自的处理操作，而不执行可能涉及分析从其他数据源收集的大量数据的附加处理或分析操作。

在特定实施方式中，基于云的计算系统12可以是通过具有因特网连接和适当的授权以利用基于云的服务20的设备经由因特网可访问的公共云。在一些场景中，基于云的计算系统12可以是平台即服务(PaaS)，并且基于云的服务20可以驻留在基于云的计算系统12上并在其上执行。

在特定情况下，对基于云的计算系统12的访问可以由相应的基于云的服务20的所有者提供给用户作为订阅服务。替选地，基于云的计算系统12可以是由企业10内部操作的计算机专用网络。例如，基于云的计算系统12可以包括托管基于云的服务20并驻留在由防火墙保护的内部网络上的一组服务器。

基于云的服务20可以包括但不限于数据存储、数据分析、控制应用(例如，可以基于对近实时系统数据或其他因素的分析来生成并向工业设备16和18传送控制指令的应用)、诸如基于云的操作员接口系统的可视化应用、报告应用、企业资源规划(ERP)应用、通知服务或其他这样的应用。如果基于云的计算系统12是基于网络的系统，则在相应工业设施14处的工业设备16和18可以直接或经由因特网与基于云的服务20交互。替选地或另外地，工业设备16和18可以通过在相应的工业设施14处的单独的云网关22来访问基于云的计算系统12。此处，工业设备16和18可以经由有线或者无线通信链路连接至云网关22。在一个实施方式中，工业设备16和18可以使用集成云接口来直接访问基于云的计算系统12。

在特定实施方式中，基于云的计算系统12还可以通信地耦接至数据库24，数据库24可以存储与工业设备16和18有关的数据、由工业设备16和18获取的数据、与工业设施14相关联的历史数据等。基于云的计算系统12可以使用存储在数据库24内的数据来执行各种类型的数据分析，下面将更详细地论述。

通过向工业设备16和18提供对基于云的计算系统12的访问，工业企业10可以利用基于云的计算系统12的计算能力来分析从多个工业设备16和18获取的数据、更有效地执行更全面的数据分析并且向工业设备16和18的用户提供对附加信息和操作支持的访问，以更有效地管理工业企业10的操作。例如，基于云的计算系统12可以提供基于云的存储，其可以被缩放以容纳由工业企业10中的各种设备生成和获取的大量数据。此外，在不同地理位置的多个工业设施14可以将它们各自的数据迁移至基于云计算系统12，以用于汇总、整理、整体分析和企业级报告，而无需在设施之间建立专用网络。在特定实施方式中，工业设备16和18可以包括在任何设施处安装时自动检测和与基于云的计算系统12通信的配置能力，从而简化与基于云的计算系统12的集成。在另一实施方式中，基于云的计算系统12可以包括诊断应用，其可以跨越整个工厂或跨越组成企业10的多个工业设施来监视相应自动化系统或与其相关联的工业设备的健康。另外，基于云的计算系统12可以包括基于云的很多控制应用，其可以通过产品的生产阶段跟踪产品的单元，并且在每个单元通过每个阶段时收集每个单元的生产数据(例如，条形码标识符，每个生产阶段的生产统计，质量测试数据，异常标志等)。应当注意，这些工业云计算应用作为示例提供，并且本文描述的系统和方法不限于这些特定应用。

图2示出了示例性油气场30的示意图，其可以采用基于云的计算系统12来辅助对油气场30处的各种井设备的调试、操作和维护。如上所述，基于云的计算系统12也可以在其他工业环境例如油气场30等中实施。

现在参照图2，油气场30可以是可以从地下提取油气例如原油和天然气)并进行处理和储存的区域。因此，油气场30可以包括多个井和多个井设备，其可以控制从井中提取的油气的流动。在一个实施方式中，在油气场30处的井设备(例如，工业设备16或18、资产等)可以包括配备成监视和/或控制井场处的油气的生产的任何设备。因此，井设备可以包括抽油机32、潜油泵34、井树36等。在经由井设备从地面提取出油气之后，可以将提取的油气分配至其他设备，例如井口分配歧管38、分离器40、储罐42等。在油气场30处，抽油机32、潜油泵34、井树36、井口分配歧管38、分离器40和储罐42可以经由管道44的网络连接在一起。因此，从储层提取的油气可以经由管道44的网络输送至油气场30处的各个位置。

当井的井底压力不足以将油气提取至地面时，抽油机32可以机械地将油气(例如，油)提升出井。潜油泵34可以是可以浸没在可以泵送的油气液体中的组件。因此，潜油泵34可以包括气密密封的马达，使得液体可以不穿过密封件进入马达。此外，气密密封的马达可以将油气从地下区域或储层推送至地面。

井树36或采油树可以是用于自然流动井的阀、线轴和配件的组件。因此，井树36可以用于油井、气井、注水井、水处理井、气体注入井、冷凝井等。井口分配歧管38可以收集可能已由抽油机32、潜油泵34和井树36提取的油气，使得收集的油气可以被发送至油气场30中的各种油气处理或存储区域。

分离器40可以包括压力容器，其可以将从油井和气井产生的井流体分离成单独的气体和液体成分。例如，分离器40可以将由抽油机32、潜油泵34或井树36提取的油气分离成油成分，气成分和水成分。在油气被分离之后，可以将每个分离的成分储存在特定的储罐42中。储存在储罐42中的油气可以经由管线44输送至运输车辆，炼油厂等。

井设备还可以包括可以放置在油气场30中的各个位置处的监测系统，以监测或提供与油气场30的特定方面有关的信息。因此，监测系统可以是控制器、远程终端单元(RTU)或可以包括通信能力、处理能力等的任何计算设备。出于论述目的，贯穿本公开内容监测系统被实施为RTU 46。然而，应当理解，RTU 46可以是能够监测和/或控制油气场30处的各种部件的任何部件。

RTU 46可以包括传感器或可以耦接至各种传感器，这些传感器可以监测与油气场30处的部件相关联的各种属性。然后，RTU 46可以分析与部件相关联的各种属性，并且可以控制部件的各种操作参数。例如，RTU 46可以测量井或油气场30中的部件(例如，储罐42)的压力或压差。RTU 46还可以测量储存在油气场30中的部件内部的内容物的温度、由油气场30中的部件处理或提取的油气的量等。RTU 46还可以测量存储在诸如储罐42的部件中的油气的液位或量。在特定实施方式中，RTU 46可以是由Rockwell制造的iSens-GP压力变送器、iSens-DP差压变送器、iSens-MV多变量变送器、iSens-T2温度变送器、iSens-L液位变送器或Isens-IO灵活I/O变送器。

在一个实施方式中，RTU 46可以包括可测量压力、温度、填充液位、流速等的传感器。RTU 46还可以包括发送器，诸如无线电波发送器，其可以经由天线等发送由传感器获取的数据。RTU 46中的传感器可以是能够在RTU 26之间接收和发送数据信号的无线传感器。为了给传感器和发送器供电，RTU 46可以包括电池或可以耦接至连续电源。由于RTU 46可能被安装在恶劣的室外和/或爆炸危险的环境中，所以可以将RTU 46封装在可以满足由美国电气制造商协会(NEMA)等建立的特定标准的防爆容器中，例如NEMA 4X容器、NEMA 7X容器等。

RTU 46可以将由传感器获取的数据或由处理器处理的数据发送至其他监测系统、路由器设备、监控控制和数据获取(SCADA)设备等。因此，RTU 46可以使用户能够监测油气场30中的各种部件的各种属性，而无需在物理上位于相应部件附近。

在操作中，RTU 46可以接收与井设备相关联的实时或近实时的数据。数据可以包括例如管头压力、管头温度、箱头压力、流线压力、井口压力、井口温度等。在任何情况下，RTU 46可以针对可以存储在RTU 46的存储器中的静态数据来分析实时数据。静态数据可以包括井深度、管道长度、管道尺寸、扼流圈尺寸、储层压力、井底温度、井测试数据、正被提取的油气的流体属性等。RTU 46还可以针对由各种类型的仪器(例如，含水率计、多相计)获取的其他数据来分析实时数据，以确定流入性能关系(IPR)曲线、井口30的期望操作点、与井口30相关联的关键性能指标(KPI)、井口性能概要报告等。尽管RTU 46可以能够执行以上提及的分析，但是RTU 46可能不能够及时地执行分析。此外，通过仅依赖于RTU 46的处理器能力，RTU 46在其可以执行的分析的量和类型方面受到限制。此外，由于RTU 46的大小可能有限，所以数据存储能力也可能受到限制。

考虑到前述内容，在特定实施方式中，RTU 46可以如上所述与基于云的计算系统12建立通信链路。因此，基于云的计算系统12可以使用其较大的处理能力来分析由多个RTU 46获取的数据。此外，基于云的计算系统12可以访问与相应的RTU 46相关联的历史数据、与相应的RTU 46所关联的井设备相关联的数据、与相应的RTU 46所关联的油气场30相关联的数据等，以进一步分析由RTU 46获取的数据。

因此，在一个实施方式中，RTU 46可以经由如图3所示的基于云的通信架构通信地耦接至基于云的计算系统26。参照图3，RTU 46可以通信地耦接至控制引擎52，例如等。控制引擎52又可以通信地耦接至通信链路54，通信链路54可以提供诸如OPC数据访问的协议或规范，其可以使得控制引擎52和RTU 46能够连续地将其数据传送至基于云的计算系统12。通信链路54可以通信地耦接至云网关22，云网关22然后可以提供控制引擎52和RTU 46接入以与基于云的计算系统12通信。尽管RTU 46被描述为经由控制引擎52和通信链路54与基于云的计算系统12通信，但是应当注意，在一些实施方式中，RTU 46可以如图1的工业设备16和18那样直接与云网关22通信，或者可以直接与基于云的计算设备12通信。

在一些实施方式中，RTU 46可以经由以太网IP/Modbus网络通信地耦接至控制引擎52或通信链路54。因此，轮询引擎可以经由以太网IP/Modbus网络连接至RTU 46，以轮询由RTU 46获取的数据。然后，轮询引擎可以使用以太网网络来连接至基于云的计算系统12。

如上所述，RTU 46可以监视和控制多种类型的井设备，并且可以根据上述架构将由各个井设备获取的数据发送给基于云的计算系统12。例如，如图3所示，RTU 46可以监视和控制潜油电泵(ESP)、气举(GL)、杆泵控制器(RPC)、螺杆泵(PCP)等。在ESP中，RTU 46可以感测和控制井口和ESP系统的其他操作变量。在GL中，RTU 46可以将气举喷射流调整为操作者流量，计算实时估计的气油水生产量等。在RPC中，RTU 46可以为梁泵应用等提供推进杆泵控制操作。RTU 46还可以监视抛光杆负载和连续步进梁位置，以开发测力计卡。在PCP中，RTU 46可以提供井口和其他PCP变量的本地和远程监视。这里，RTU 46还可以基于从PCP接收的数据来执行基本分析并调整PCP的泵送条件。

除了RTU46和控制引擎52能够与基于云的计算系统12通信以外，远程数据采集系统56、第三方系统58和数据库管理系统60也可以通信地耦接至云网关22。远程数据采集系统56可以获取由多个数据源如RTU 46和其他第三方系统58传送的实时数据。数据库管理系统60可以是关系数据库管理系统，其存储和检索由各种软件应用请求的数据。作为示例，数据库管理系统60可以是SQL服务器、ORACLE服务器、SAP服务器等。

如上所述，计算设备26可以通信地耦接至RTU 46和基于云的计算系统12。如图3所示，计算设备26可以包括移动设备、平板电脑设备、膝上型计算机、通用计算机等。在某些实施方式中，计算设备26还可以与远程数据采集系统56、第三方系统58和数据库管理系统60通信地耦接。通过与所有这些类型的设备通信，计算设备26可以接收数据并生成与每个相应设备相关联的可视化，从而向计算设备26的用户提供查看和分析数据的更有效的方式。此外，由于计算设备26可以从基于云的计算系统12接收数据，所以计算设备26可以接收与由基于云的计算系统12提供的各种类型的分析和云服务20相关的可视化和数据。

在一些实施方式中，基于云的计算系统12可以包括与基于协作或基于角色的内容、资产管理、数据模型、可视化、分析和计算、工作流、历史数据、移动web服务、web服务等有关的应用。基于协作或基于角色的应用可以包括促进基于云的计算系统12的各个用户之间的协作，以帮助油气场30处的井设备的调试、操作或维护。资产管理应用可以跟踪井设备的硬件和软件维护及其中使用的软件。数据模型应用可以包括算法，该算法可以基于由基于云的计算系统12接收的各种过程参数输入来模拟与通过井设备进行的油气生产、油气场处的油气生产等有关的各种类型的数据。可视化应用可以基于由基于云的计算系统12接收的数据和经由数据库24对基于云的计算系统12可用的数据等来生成各种类型的可视化，例如图形、表格、数据仪表板等。

分析和计算应用可以包括软件应用，其可以提供关于由基于云的计算系统12接收的数据的另外信息。例如，分析和计算应用可以分析关于由特定井场生产的油气的流量数据，以确定包含在所生产的油气中的碳氢化合物、水和砂的量(即，多相测量)。

工作流应用可以是软件应用，其为井设备的用户生成工作流或指令，或者油气场30处的人员可以用来执行其相应任务。在一个示例中，基于云的计算系统12可以生成关于井设备的调试、井设备的操作问题的排除等的工作流。

在某些实施方式中，工作流应用可以基于存储在基于云的计算系统12内的历史数据来确定工作流。亦即，历史数据可以包括与基于云的计算系统12内的任何应用产生的先前项(诸如工作流、数据分析、报告、可视化等)有关的数据。此外，历史数据还可以包括由RTU 46或任何其他设备获取并由基于云的计算系统12接收的原始数据。因此，基于云的计算系统12可以使用历史数据来对接收的数据执行另外的分析、模拟或预测井设备的操作可以如何改变、模拟井场处的油气的生产会如何改变等。

基于云的计算系统12还可以提供移动web服务和web服务，其可以使计算设备26或通信地耦接至基于云的计算系统12的任何其他设备能够访问因特网、内联网或可以使用的任何其他网络。此外，基于云的计算系统12可以使用web服务来访问与其可能正在执行的各种分析等有关的信息。

返回参考RTU 46，图4示出了可以是RTU 46的一部分并且可以由RTU 46使用以执行各种分析操作的各种部件的框图。如图4所示，RTU 46可以是基于处理器的任何适当的设备，其包括通信部件72、处理器74、存储器76、存储装置78、输入/输出(I/O)端口80、显示器82等。通信部件72可以是可便于不同的RTU 46、网关通信设备、各种控制系统等之间进行通信的无线通信部件或有线通信部件。处理器74可以是能够执行计算机可执行代码的任何类型的计算机处理器或微处理器。存储器76和存储装置78可以是可用作存储处理器可执行代码、数据等的介质的任何适当的产品。这些产品可以表示计算机可读介质(即任何适当形式的存储器或存储装置)，其可以对由处理器74使用以执行当前所公开的技术的处理器可执行代码进行存储。存储器76和存储装置78还可以用于存储经由I/O端口80接收的数据、由处理器74进行分析的数据等。

I/O端口80可以是可耦接至多种I/O模块(如传感器、可编程逻辑控制器(PLC)以及其他种类的设备)的接口。例如，I/O端口80可以用作为对压力传感器、流量传感器、温度传感器等的接口。因而，RTU 46可以经由I/O端口80来接收与井相关联的数据。I/O端口80还可以用作为下述接口：所述接口使得RTU 46能够连接至地表仪表装置、流量计、含水率计、多相计等，并与地表仪表装置、流量计、含水率计、多相流量计等进行通信。

除了经由I/O端口80接收数据之外，RTU 46还可以经由I/O端口80来控制各种设备。例如，RTU 46可以通信地耦接至致动器或马达，该致动器或马达可以修改可作为井的一部分的扼流圈的尺寸。扼流圈可以对在井处正在提取的油气的流体流量或管线44的网络内的下游系统压力等进行控制。在一个实施方式中，扼流圈可以是可接收来自RTU 46的命令以改变井处的流体流和压力参数的可调式扼流圈。

显示器82可以包括任何种类的电子显示器，如液晶显示器、发光二极管显示器等。因而，可以将经由I/O端口采集的数据和/或由处理器74分析的数据呈现在显示器82上，以使得访问RTU 46的操作者可以查看油气井场处的采集数据或分析数据。在某些实施方式中，显示器82可以是触摸屏显示器或能够接收操作者的输入的任何其他类型的显示器。

图5示出了可以用于油气场30的示例通信网络90。如图5所示，每个RTU 46可以与一个或更多个其他RTU 46进行通信。返回参见通信部件72，RTU 46可以使用通信部件72来通信地耦接至油气场30中的各个设备以及基于云的计算系统12。亦即，每个RTU 46可以与可位于相应的RTU 46的某范围内的特定RTU 46进行通信。每个RTU 46可以经由其相应的通信部件72彼此通信。因而，每个RTU 46可以相互传递在其相应位置处采集的原始数据、关联于相应井的分析数据等。在一个实施方式中，RTU 46可以将数据路由至网关设备92。网关设备92可以是与使用不同通信协议的其他网络或设备可进行通信的网络设备。因而，网关设备92可以包括与RTU 46类似的部件。然而，由于网关设备92可能不位于井场处或不与井设备耦接，所以网关设备92相比于RTU 46而言可以具有更大的形状因子。此外，由于网关设备92可以接收并处理从多个RTU 46采集的数据，所以网关设备92相比于RTU 46可以使用更大的电池或电源来处理另外的数据。以这种方式，网关设备92相比于RTU 46还可以包括更大的和/或更快的处理器74、更大的存储器76以及更大的存储装置78。

在从RTU 46接收数据之后，网关设备92可以将来自每个RTU 46的数据提供给不同类型的设备，如可编程逻辑控制器(PLC)94、控制系统96等。PLC 94可以包括对油气场30中的多个部件或机器进行控制的数字计算机。控制系统96可以包括对经由RTU 46接收到的数据进行监视的计算机控制系统，并且可以控制油气场30中的各种部件和由这些部件对所提取的油气执行的各种处理。例如，控制系统96可以是监控和数据采集(SCADA)，其可以控制大规模的处理，如基于工业的、基于基础架构的和基于设施的处理，该大规模的处理可以包括相隔较大距离的多个油气场30。

网关设备92还可以耦接至上述云网关22。因而，网关设备92还可以提供使RTU 46经由云网络22接入以与基于云的计算系统12通信。

虽然图3和图4示出了RTU 46如何通信地耦接至基于云的计算系统12，但是应当注意，RTU 46还可以在不能接入基于云的计算系统12的环境中操作。亦即，在一些实施方式中，RTU 46可以在以下环境中操作，该环境可具有位于RTU 46的特定范围内或在由RTU 46或网关设备92可访问的通信网络的范围内的数据处理设施。因而，数据处理设施可以提供如上所述相对于基于云的计算系统12的类似服务。例如，数据处理设施可以提供由制造的应用和服务，例如FactoryTalk AssetCenter、FactoryTalk VantagePoint、FactoryTalk View SE、FactoryTalk Historian、VantagePoint Connectors、FactoryTalk Live Data、FactoryTalk VantagePoint JSON Web服务，以及由基于云的计算系统12提供的服务。

在某些实施方式中，每个RTU 46可以从遍布相应井、油气井场30等设置的多个传感器来采集数据。为了使井场人员(即物理上位于井场处的操作者)能够确定井正在有效地工作，RTU 46可以使用处理器74来执行一些初始数据分析，并且可以经由显示器82输出数据分析的结果。在某些实施方式中，RTU 46可以使用通信协议(如或任何其他无线协议或有线协议)经由通信部件72将数据分析的结果传送至计算设备26，所述计算设备26可以是手持电子设备(例如移动电话、平板电脑、笔记本计算机等)。在经由显示器82或手持电子设备接收到数据分析的结果之后，操作者可以基于该结果来修改井的各种操作参数。亦即，操作者可以解析经分析的数据并修改井的操作参数来提高井生产油气的效率。在一个实施方式中，RTU 46可以基于数据分析的结果来自动确定井的操作参数是否是期望的，以达到井的期望效率或操作点。

除了采用RTU 46来分析与各个井、井设备或油气场30相关联的数据之外，如上所述，RTU 46还可以从基于云的计算系统12接收经分析的数据。此外，计算设备26还可以从基于云的计算系统12接收相同的分析数据，从而为操作者提供解释经分析的数据和修改井的操作参数的机会。此外，由于基于云的计算系统12与RTU 46相比可以访问另外的数据源并且可以具有更多的处理能力，所以操作者可以访问更精确的分析，以进一步提高井、井设备、油气场30等的操作效率。

虽然与RTU 46一起使用的基于云的计算系统12可以实现油气场30处的改进的操作，但是改进的操作基于RTU 46的通信地耦接至基于云的计算系统12的能力以及RTU 46的用户正确配置RTU 46的能力。鉴于可以在油气场30使用的不同类型的RTU 46、可以在油气场30使用的不同类型的井设备以及在油气场30可能存在不同的条件，用户可能难以准确地配置RTU 46以通信地耦接至基于云的计算系统12并有效地控制相关联的井设备的操作。

RTU的自配置

图6A示出了根据本文提出的实施方式的图5的通信网络内的部件的框图100。在一个实施方式中，基于云的计算系统12可以提供多种基于云的服务20，例如可视化服务102、工作流服务104、分析服务106等。另外，基于云的计算系统12可以存储各种类型的信息或数据，例如模型数据108，历史数据110等。模型数据108可以包括关于资产112或可以由控制系统、RTU 46等控制的设备的定义或规范。资产112可以指可以是工业企业10、油气场30等的一部分的任何设备(例如，工业设备16和18、抽油泵32、潜油泵34、井树36等)。因而，资产112可以有助于工业企业10，油气场30等的操作和功能。历史数据110可以包括关于各种资产112所存储的信息、由可视化服务102、工作流服务104，分析服务106提供的输出等。

模型数据108可以指定资产的类型、资产的版本、资产的能力等。模型数据108还可以包括关于资产可用的并且由与资产相关联的监视设备(例如，RTU 46)采集的数据的信息。另外，模型数据108可以包括与用于控制资产112的监视设备或RTU 46有关的相关信息。

模型数据108还可以包括用于资产112或RTU 46在初始化时执行的某些默认指令。另外，模型数据108还可以包括关于如果建立到其他设备(例如，云计算系统12)的连接则资产或RTU 46可以如何操作的某些指令。

模型数据108还可以包括要由可视化服务102、工作流服务104、分析服务106等执行的某些操作(例如，云服务20)的指令。可视化服务102、工作流服务104和分析服务106可以对应于上述基于云的服务20。虽然在图6A、图6B和图6C中描绘了云服务20包括可视化服务102、工作流服务104和分析服务106，但是应当理解，云服务20可以包括任何合适的云服务20，例如上面参照图1和图3所描述的云服务。

在一个实施方式中，这些服务可以由基于云的计算系统12、由第三方开发者等来提供。可视化服务102通常可以提供多个选项，以可视化或生成描绘数据的图像。因而，模型数据108可以指定其中从RTU 26接收的数据将被生成的某些可视化。

工作流服务104可以为资产112的用户提供用于操作资产112的工作流。替选地，工作流服务104可以结合RTU 46以在工作流中用于管理工业企业10、油气场30等的操作。例如，模型数据108可以关于管理油气场30处的油气的生产的工作流来指定RTU 46可以控制管线44的网络的压力。如果工作流服务104协调在油气场30处的油气的生产并且保持一定水平的生产，则模型数据108可以指定RTU 24可以用于控制管线44的网络的压力，以确保油气场30保持一定的生产水平。

以相同的方式，分析服务106可以提供与从RTU 46获取的数据和从工业企业10、油气场30等获取的其他数据有关的某些分析。分析服务106可以产生趋势图，并且执行某些预测操作以确定各种资产112可以如何随时间执行。预测操作可以包括与资产112的操作和/或生产有关的模拟。模型数据108可以指定从某一RTU 46获取的数据可以辅助于某些分析，并且从而应当被用于执行某些分析。

与云服务20有关的模型数据108的内容或属性可以与用于特定目的的一组属性对应。例如，RTU 46可以通过执行被设计成对杆式泵控制(RPC)人工提升机的操作进行控制的特定应用来控制RPC人工提升机。在这种情况下，模型数据108可以对云服务20的某些参数、数据源和设置进行限定，以在RTU 46用于控制RPC人工提升机时(例如在执行RPC应用时)执行。应当注意，RTU 46还可以用于执行与控制其他资产112、收集各种类型的数据、执行不同类型的分析等相关联的各种其他任务。关于执行每个不同的操作，模型数据108可以包括针对可以由RTU 46执行的每个不同操作的不同组属性。也就是说，模型数据108可以指定：执行云服务20中的哪个云服务、用于每个云服务的数据、针对每个云服务呈现的输出的格式、针对每个云服务如何将输出分布于整个网络等。在一些实施方式中，RTU 46可以同时执行不同的操作，并且使不同类型的云服务20也被同时执行。

关于每组属性，在一些实施方式中，模型数据108还可以包括指示每组属性的版本的信息。一组属性的版本可以与由RTU 46执行的应用的特定版本、被控制的资产112的特定版本等对应。此外，模型数据108还可以包括使用数据，该使用数据指示基于由RTU 46执行的应用、由RTY 46控制的资产112、如何使用RTU 46等来何时使用每组属性。

在一个实施方式中，资产112的RTU 46可以经由云网关22连接至基于云的计算系统12，并且基于模型数据108从基于云的计算系统12检索配置指令。以这种方式，基于云的计算系统12可以自动地发现RTU 46并且相应地对这些发现的装置进行配置。

当调试RTU 46时，基于云的计算系统12可以提示RTU 46发送与下述有关的数据：RTU 46、与RTU 46相关联的井设备、与RTU 46相关联的井设备的集合、与RTU 46相关联的井场、与RTU 46相关联的油气场30等。与RTU 46有关的数据的示例可以包括下述识别的指示：RTU 46、RTU 46的位置(例如全球定位系统(GPS)坐标)、基于云的通信架构20中的RTU 46的环境条件或关系、与RTU 46相关联的供应商、与RTU 46相关联的型号、与RTU 46相关联的序列号、与RTU 46相关联的固件版本、与RTU 46相关联的井设备软件应用等。与井设备有关的数据可以包括下述指示：井设备的类型(例如ESP、GL、RPC、PCP等)、与井设备相关联的位置(例如GPS坐标)、与井设备相关联的供应商、与井设备相关联的型号等。

数据还可以提供关于与RTU 46相关联的井场的细节。也就是说，数据可以指示与井场相关联的位置(例如GPS坐标)、正在被监视和/或控制的井场的类型。例如，井场可以是陆地油站、海底油站、气站、页岩气站等。

除上述数据以外，RTU 46还可以向基于云的计算系统12传送包含针对RTU 46、与RTU 46相关联的井设备或与RTU 46相关联的井设备的集合的调试指令的工作指令或工作流等。因此，基于云的计算系统12可以存储针对RTU 46或其他井设备的调试指令，以用于分配给基于云的通信网络中的各个用户。

在接收与RTU 46有关的各种类型的信息时，基于云的计算系统12可以向RTU 46发送任何相关的固件更新和/或软件更新。通常，在从RTU 46接收数据时(框106)，基于云的计算系统12可以对与RTU 46相关联的可在数据库24、因特网、内联网等上适用的任何相关固件更新和/或软件更新进行标识。

除更新以外，基于云的计算系统12还可以向RTU 46发送可以由RTU 46执行并且用于控制和/或监视一个或更多个井设备的井设备软件应用或软件应用。在接收到软件应用之后，RTU 46可以初始化其操作和/或一个或更多个相关联的井设备的一个或更多个操作。软件应用可以用于使得RTU 46能够和井设备、与井设备或井场相关联的各种传感器等对接。因此，软件应用可以用于监视和/或控制井设备。

图6B示出了根据在本文中呈现的实施方式的详细描述图5的通信网络90内的部件的框图120的第二实施方式。如框图120所示，模型数据108还可以存储在云网关22中。因此，RTU 46可以能够访问云网关22，并且云网关22可以向基于云的计算系统12提供模型数据108连同从RTU 46获取的数据。

在上述的图6A和6B的两个实施方式中，基于云的计算系统12和云网关22可以包括针对许多不同类型的资产112、RTU 46等的模型数据108。因此，基于云的计算系统12和云网关22可以基于从RTU 46接收的标识信息来查询模型数据108，并且可以在标识出与RTU 46的标识匹配的适当的模型数据108之后开始执行上面所提及的服务。以这种方式，RTU 46取决于与基于云的计算系统12或云网关22的连接或来自基于云的计算系统12或云网关22的指令。也就是说，RTU 46可以被基于云的计算系统12或云网关22发现，并且RTU 46可以基于存储于其中的模型数据108来配置。在这两种情况下，添加到工业企业10或油气场30的每个RTU 46可以在被调试或开始其操作之前由基于云的计算系统12或云网关22单独地配置。出于该考虑，可能有益的是，使得RTU 46能够开始其操作并且能够在没有来自其他设备的任何辅助的情况下被配置。替代地，通过配置其自身，RTU 46可以减少用户在使得RTU 46能够开始其操作方面以及在保持可以针对RTU 46实现的每个改变方面的时间和精力。

图6C示出了根据在本文中呈现的实施方式的详细描述图5的通信网络内的部件的框图130的第三实施方式。如图6C所示，RTU 46可以包括模型数据108以及与云服务20有关的细节，其中，模型数据108可以指定RTU 46的操作，并且与云服务20有关的细节可以使用由RTU 46获取的数据来执行。通过将模型数据108嵌入到RTU 46中，RTU 46可以能够在通电之后初始化其自身，同时在不需要等待来自基于云的计算系统12的指令的情况下控制资产112的操作等。此外，因为资产112或RTU 46的较新版本配置有存储在其中的对应模型数据108，所以由基于云的计算系统12提供的基于云的服务20可以使用在资产112和RTU 46的较新版本上可用的附加特征和能力来执行。因此，每个资产112和RTU 46不依赖于基于云的计算系统12来开始其操作。此外，资产112或RTU 46可以存储云服务20的相关数据，直到建立与基于云的计算系统12的连接为止。

虽然模型数据108被描述为存储在RTU 46内，但应当注意，模型数据108可以存储在任何合适的设备中。例如，模型数据108可以存储在用于控制工业企业10的工业设备16和18、油气场30的井设备等的操作的控制器或计算系统中。在任何情况下，通过将模型数据108存储在相应设备中，相应设备可以能够自动配置其自身，以在不需要等待要由另一计算系统或用户执行的调试步骤的情况下开始某些操作，从而减少调试负担并且对相应的设备进行操作。

图7示出了根据在本文中呈现的实施方式的用于监视设备配置自身的方法140的流程图。出于论述的目的，方法140的以下描述将被描述为由RTU 46来执行。然而，应当注意，方法140可以由任何合适的计算设备例如用于控制工业企业10的工业设备16和18、油气场30的井设备等的操作的控制器或计算系统来执行。

现在参照图7，在框142处，RTU 46可以广播与RTU 46相关联的数据。数据可以包括标识RTU 46的类型、RTU 46的版本、RTU 46的软件版本或固件版本、RTU 46与其相关联的或被存储在其中的资产112等的信息。

在框144处，RTU 46可以请求用于实现针对资产112的某些控制动作或由RTU 46执行各种操作的许可。例如，RTU 46可以基于可用于RTU 46的数据和存储在RTU 46内的模型数据108来请求开始控制资产112的操作。在一个实施方式中，RTU 46可以请求来自基于云的计算系统12的许可，基于云的计算系统12可以管理油气场30内的许多RTU 46的操作。在一个示例中，RTU 46可以以可能影响油气场30内的其他资产可以如何操作的方式来请求开始控制资产112的许可。

除了请求针对某些控制动作的许可以外，RTU 46可以请求用于执行某些软件应用的许可，这些软件应用可以使得RTU 46能够对由RTU 46接收到的数据执行各种类型的分析。在某些实施方式中，应用可以是为相应的RTU 46创建的特定应用。也就是说，鉴于RTU 46可访问的数据，该应用可以是可以针对相应的RTU 46而设计的自定义应用。

如果在框146处RTU 46未从基于云的计算系统12接收到许可，则RTU 46可以进行至框148。在框148处，RTU 46可以实现默认的一组指令，其该默认的一组指令可以使RTU 46以不会影响油气场30的其他部分中的其他资产的操作的方式来本地地控制资产112。例如，鉴于对在在油气场30内进行操作的其他资产112的潜在影响，可以限制资产112的某些操作。

然而，如果在框146处RTU 46接收到用于实现框144中所请求的控制动作的许可，则RTU 46可以进行至框150。在框150处，RTU 46可以实现所请求的可以影响油气场30中的其他资产112的操作的控制动作。

此外，在框152处，RTU 46可以根据存储在RTU 46中的模型数据108向基于云的计算系统12发送由通信地耦接至RTU 46或与相应资产112相关联的传感器获取的数据。此外，RTU 46可以发送模型数据108的可以对要为由RTU 46获取的数据提供的云服务20进行限定的部分。因此，基于云的计算系统12可以根据模型数据108中提供的规范来提供云服务20。也就是说，基于云的计算系统12可以开始从RTU 46接收数据，并且开始按照模型数据108中提供的指令来执行可视化服务102、工作流服务104和分析服务106。

图8示出了根据在本文中呈现的实施方式的用于辅助监视设备配置自身的方法160的流程图。类似于图7的方法140，出于论述的目的，方法160的以下描述将被描述为鉴于由RTU 46执行的图7的方法140由基于云的计算系统12来执行。然而，应当注意，方法160可以由任何合适的计算设备例如用于控制工业企业10的工业设备16和18、油气场30的井设备等的操作的控制器或计算系统来执行。

现在参照图8，在框162处，基于云的计算系统12可以接收与RTU 46相关联的数据。与RTU 46相关联的数据可以指示RTU 46、模型数据108、关于与RTU 46对应的资产112的数据等的存在。

在框164处，基于云的计算系统12可以从RTU 46接收控制动作请求。控制动作请求可以包括要由RTU 46、资产112等执行的操作。如上面关于方法140所提及的，控制动作可以包括以可能影响油气场30内的其他资产如何操作的方式来控制资产112的操作。

在框166处，基于云的计算系统12可以确定实施控制动作对油气场30中的其他资产112的影响。在一些实施方式中，基于云的计算系统12可以对油气场30内的各种资产112可能如何受所提出的控制动作的影响进行评估。例如，如果控制动作与控制管道44的网络的压力有关，则沿管道44的网络的资产112可能受控制动作的影响。如果由下游资产112执行的某些操作可能受由RTU 46或与RTU 46相关联的资产112执行的操作的负面影响，则基于云的计算系统12可以拒绝控制动作请求。

也就是说，在框168处，基于云的计算系统12可以确定在框164处接收的控制动作请求的影响大于某个阈值。该阈值可以与使另一资产112执行的功能无效有关。在一些实施方式中，该阈值可以与使另一资产112的效率性能降低、使另一资产112的生产率降低、使另一资产112的流量降低、使另一资产112的处理时间增加等有关。

如果在框168处基于云的计算系统12确定影响不大于阈值，则基于云的计算系统12可以进行至框170，并且向RTU46发送对所请求的控制动作的许可。在接收到许可时，RTU 46可以实现所请求的控制动作。

然而，如果在框168处基于云的计算系统12确定影响大于阈值，则基于云的计算系统12可以进行至框172。在框172处，基于云的计算系统12可以拒绝控制动作请求。也就是说，基于云的计算系统12可以向RTU 46发送对控制动作请求的拒绝。

在基于云的计算系统12发送对控制动作请求的许可或拒绝之后，基于云的计算系统12可以进行至框174。在框174处，基于云的计算系统12可以如模型数据108所限定的那样执行云服务20。因此，基于云的计算系统12可以执行可视化服务102、工作流服务104、分析服务106等。

当基于云的计算系统12执行云服务时，基于云的计算系统12可以向RTU 46提供服务的结果。例如，基于云的计算系统12可以如由模型数据108所指定的那样向RTU46发送所生成的可视化。然后，RTU 46可以在显示器82上显示所生成的可视化。在一个实施方式中，其他计算设备可以访问基于云的计算系统12并且查看云服务20的输出。

在一个实施方式中，如果基于云的计算系统12在框172处拒绝控制动作请求，则RTU 46可以实现默认控制动作。在RTU 46实现默认控制动作之后，基于云的计算系统12可以分析默认控制动作对油气场30中的其他资产112的影响。基于默认控制动作对其他资产112的影响，基于云的计算系统12可以向RTU 46和/或其他资产112发送命令，以调整其相应的操作。

尽管已在本文中仅说明并描述了本发明的某些特征，但是对本领域的技术人员而言可以进行许多修改和改变。因此，应当理解的是，所附权利要求意在覆盖落入本发明的真实精神内的所有这样的修改和改变。