ПНИПУ: создана интеллектуальная система для нефтяных скважин

В нефтегазовой отрасли до половины себестоимости добычи может приходиться на электроэнергию, при этом значительная часть этих затрат связана не с объективной сложностью процессов, а с неэффективным управлением оборудованием. Ученые Пермского Политеха разработали цифровую систему на основе нейросети, которая автоматически подбирает оптимальный режим работы скважинного оборудования и позволяет сократить энергопотребление на месторождении на 10–12% без снижения добычи.

Об этом "Газете.Ru" сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.

В основе разработки лежит математическая модель центробежного насоса, учитывающая гидродинамику скважины и технические характеристики оборудования. Точность модели проверяли на реальных данных действующего месторождения: расчетное энергопотребление сравнивали с показаниями промышленных электросчетчиков. Совпадение составило 97,2%, что позволило использовать модель для генерации большого массива данных и анализа тысяч возможных режимов работы.

На следующем этапе, как рассказал Игорь Шмидт, кандидат технических наук, доцент кафедры "Микропроцессорные средства автоматизации" ПНИПУ, на основе этих данных была обучена нейронная сеть. Она анализирует всего четыре параметра — частоту питания насоса, динамический уровень в скважине, буферное давление и плотность жидкости — и за несколько секунд прогнозирует как дебит, так и энергопотребление. Специальный алгоритм обучения позволяет системе автоматически повышать точность прогнозов, сравнивая результаты нейросети с математической моделью.

Чтобы превратить прогнозы в практический инструмент управления, исследователи разработали два программных регулятора. Первый оптимизирует работу насоса в непрерывном режиме добычи, минимизируя энергопотребление при заданном дебите.

Второй предназначен для периодического режима и рассчитывает, с какой производительностью и как долго должен работать насос, чтобы выполнить суточный план с минимальными энергозатратами.

Эффективность системы проверяли на цифровой копии скважины в трех типовых условиях эксплуатации — от "легких" до "тяжелых". Как отметил Дмитрий Даденков, кандидат технических наук, доцент кафедры "Микропроцессорные средства автоматизации" ПНИПУ, моделирование показало, что во "средних" и "тяжелых" условиях второй регулятор снижает энергопотребление в среднем на 5,5 кВт по сравнению с первым. В пересчете на одну скважину экономия составила около 1,7 кВт, а в масштабах всего месторождения — до 10–12%.

По оценке ученых, внедрение такой системы на месторождениях с десятками и сотнями скважин позволит нефтегазовым компаниям ежегодно экономить десятки миллионов рублей, одновременно снижая нагрузку на энергосистему. В дальнейшем исследователи планируют масштабировать разработку для управления кустами скважин с учетом их взаимного влияния и перейти к опытно-промышленному внедрению регуляторов.