Цифровую систему для интеллектуального управления энергопотреблением нефтяной скважины придумали ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ). Как сообщает пресс-служба вуза, нейросеть автоматически подбирает наиболее эффективный режим работы оборудования, сохраняя плановый уровень добычи углеводородов.
В НГК главная проблема заключается в высоком уровне потерь: до 20–25% потребляемой на месторождении электроэнергии расходуется неэффективно. При этом основная доля энергии теряется из-за неоптимальных режимов работы насосов, устаревших методов управления и излишнего гидравлического сопротивления в трубах.
Разработчики обучили нейросеть более оперативному анализу параметров скважины: частота питания насоса, динамический уровень в скважине, буферное давление и плотность жидкости. На основе сведений она вычисляла скорость добычи и расход электроэнергии в заданных условиях и сравнивала с результатом созданной ранее математической модели.
«Теперь, вводя всего четыре параметра, можно за несколько секунд спрогнозировать, как изменение режима добычи повлияет на расход электроэнергии», — рассказал доцент кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» ПНИПУ Игорь Шмидт.
Эти прогнозы стали основной для системы управления оборудованием на базе нейросети. Для этого эксперты придумали два программных регулятора, которые могут встраиваться в системы управления насосами в каждой скважине: первый следит за объемами выдачи нефти, второй оптимизирует работу.
Эффективность системы проверили на цифровом двойнике скважины в трех типовых режимах эксплуатации: легкий, средний и тяжелый. Как показала проверка, усредненный экономический эффект составил 1,7 кВт на одну скважину.
В перспективе общее снижение энергопотребления при внедрении новинки может составить до 10–12% в средних и тяжелых условиях.