В России создано цифровое решение на основе нейросети, позволяющее снизить расход электроэнергии при эксплуатации нефтяных скважин. Разработка принадлежит ученым Пермского Политеха.
Умная система автоматически подбирает режимы работы нефтяных установок, снижая расход электроэнергии без потери объемов добычи. В основе технологии — математическая модель электроприводного центробежного насоса, учитывающая гидродинамические процессы в скважине и технические параметры оборудования. Прогнозы энергопотребления, рассчитанные по этой модели, сравнили с реальными данными месторождений — точность оценки составила 97.2%.
На основе этой модели была обучена нейросеть, которая анализирует четыре ключевых параметра скважины. Исследователи научили ее предсказывать за секунды, как изменится добыча и энергопотребление при смене режима работы. Сеть тренировали на тысячах сценариев, пока ее прогнозы не стали такими же точными, как у исходного алгоритма.
Чтобы управлять насосом на основе прогнозов нейросети, ученые создали два программных регулятора. Первый в реальном времени подбирает оптимальную скорость работы устройства для заданного объема добычи. Второй рассчитывает график его включений на сутки. Это помогает выполнить план с минимальными затратами ресурсов.
Отметим, что до половины затрат на добычу нефти и газа уходит на электроэнергию. По прогнозам ученых, новая технология позволит сократить расход энергии и сэкономить десятки миллионов рублей в год на каждом месторождении.
