Цифровизация - статьи журнала Neftegaz.RU

Данная работа посвящена разработке метода диагностики неисправностей штанговых глубинных насосных установок (ШГН), основанных на анализе динамограмм и использовании методов машинного обучения. В связи с высокой распространенностью ШГН в нефтедобывающей отрасли и важностью их эффективной эксплуатации своевременная диагностика неисправностей этих установок является ключевой для повышения их надежности и снижения затрат на обслуживание. Цель исследования заключается в разработке более точных и быстрых методов диагностики неисправностей ШГН с помощью анализа динамограмм и алгоритмов машинного обучения. В рамках работы использован метод динамометрирования для получения данных о работе насосных установок, а также алгоритмы машинного обучения для обработки этих данных. Результаты показали, что применение машинного обучения позволяет улучшить точность диагностики неисправностей – утечки, заедания плунжера, обрывы штанг и т.д. Выявленные в ходе анализа признаки обеспечивают высокую точность классификации неисправностей, что позволяет оперативно выявлять дефекты. Выводы работы подчеркивают значимость внедрения методов машинного обучения в системы мониторинга ШГН для оперативной диагностики и повышения эффективности эксплуатации насосных установок. Полученные результаты могут быть применены для улучшения процессов мониторинга и обслуживания в нефтяной и газовой промышленности.

Авторы статьи проводят исследование по созданию математической модели и нейронной сети для прогнозирования ключевых параметров газовых и газоконденсатных скважин для повышения точности и оперативности принятия решений, а также снижения рисков, связанных с коррозионным износом и образованием гидратов. Метод основан на комплексной очистке и восстановлении данных (удаление выбросов, интерполяция пропусков), интеграции алгоритмов машинного обучения и анализа временных рядов (DLT, LGT, KTR), учете трендов и сезонности, а также на адаптации результатов к реальным показателям нескольких скважин. Результат работы нейронной сети выражается в существенном уменьшении вероятности технических ошибок, полном восполнении пропущенных данных и повышении продуктивности месторождения за счет увеличения добычи газа и сокращения времени принятия решений. Авторы делают вывод о высокой эффективности синтеза машинного обучения и физических моделей: такой подход создает предпосылки для расширения объемов обучающих данных, введения функций изменения нескольких параметров с целью детального анализа их взаимного влияния и организации непрерывного мониторинга оборудования для своевременной оценки технического состояния скважин.

В статье рассматривается количественный анализ частиц в жидких средах с использованием разработанной ранее программы. Освещены выявленные недостатки в ее работе, связанные с минимально допустимыми погрешностями, и предложены способы усовершенствования данного метода. Авторы описывают основы теории погрешностей, эксперименты и расчеты для выявления зависимостей значений от различных факторов