В России разработали систему для нефтяных скважин, позволяющую экономить десятки миллионов рублей
В нефтегазовой отрасли затраты на электроэнергию составляют до 50% от себестоимости добычи, при этом значительная часть этих ресурсов расходуется неэффективно из-за устаревших методов управления оборудованием. Традиционные системы контроля за работой скважин часто оказываются неэффективными для оптимизации насосного оборудования. Они либо не учитывают постоянно меняющиеся условия пласта, либо требуют внедрения сложной инфраструктуры, что делает их использование экономически невыгодным. Ученые Пермского Политеха создали цифровую систему на основе нейросети, которая автоматически подбирает наиболее оптимальный режим работы оборудования. Она позволяет снизить энергопотребление на месторождении до 10-12 %, что поможет нефтегазовым компаниям экономить десятки миллионов рублей, сохраняя при этом плановый уровень добычи.
Нефтегазовый сектор сегодня остается ключевым для экономики многих стран, но при этом считается одним из самых энергоемких. Основной расход приходится на подъем жидкости, транспорт сырья и поддержание пластового давления и может составлять более 50% общего энергопотребления месторождения. В условиях растущих тарифов повышение энергоэффективности всего процесса добычи становится важной задачей для снижения себестоимости продукции.
Главная проблема заключается в высоком уровне эксплуатационных потерь: до 20-25% всей потребляемой электроэнергии на месторождении расходуется неэффективно. Большая доля приходится на систему поддержания пластового давления, необходимого для вытеснения нефти к скважинам. Однако основная доля электроэнергии при этом расходуется из-за неоптимальных режимов работы насосного оборудования, излишнего гидравлического сопротивления в трубах и устаревших методов управления.
Ключевое последствие этой неэффективности — значительные финансовые потери. В масштабах одного месторождения ежегодные расходы из-за избыточного энергопотребления достигают десятков, а иногда и сотен миллионов рублей. При грамотной оптимизации эти средства можно сэкономить и направить на модернизацию или инвестиции в новые проекты.
Особую роль при этом играет настройка электроприводного центробежного насоса (УЭЦН) в каждой скважине. Его энергопотребление зависит от множества взаимосвязанных и постоянно меняющихся факторов: дебита (скорости добычи), уровня и плотности жидкости в пласте, давления и частоты питания насоса.
Традиционные подходы к управлению такими насосами часто не учитывают всей сложности и нелинейности процессов добычи. Они настраиваются на усредненные условия, хотя реальное состояние пласта постоянно меняется. В результате насос продолжает работать с изначально заданной мощностью и частотой, не учитывая, что текущие условия могут требовать иных параметров. Соответственно, они поддерживают заданный ранее режим, даже если он стал энергетически невыгодным.
Более продвинутые, автоматизированные решения также имеют существенные недостатки. Для их реализации требуется внедрение на месторождение дорогостоящей сети датчиков, обеспечивающих непрерывный мониторинг всех критических параметров скважины. Их использование ведет к резкому росту эксплуатационных затрат и усложнению обслуживания.
Ученые Пермского Политеха разработали цифровую систему для интеллектуального управления энергопотреблением добывающей скважины. Такое решение позволит сохранить заданный уровень добычи, при этом снизив энергопотребление на месторождении до 10-12 %, что обеспечит ежегодную экономию в размере десятков миллионов рублей. Статья опубликована в журнале «Электротехника».
Первым этапом работы стало создание математической модели центробежного насоса, которая комплексно учитывает гидродинамические процессы в скважине, а также технические параметры самого оборудования.
Для проверки ее точности ученые в качестве «эталона» использовали реальные эксплуатационные данные, полученные с действующего месторождения. В модель последовательно подавались замеренные значения для разных параметров (уровень жидкости, давление и другие), чтобы на основе этой информации она рассчитала прогнозное электропотребление. Затем эти значения ученые сравнили с фактическими показаниями промышленных электросчетчиков.
Проверка показала, что модель воспроизводит реальное электропотребление с точностью 97,2% и позволяет смоделировать тысячи вариантов работы скважины при различных комбинациях параметров. Провести подобный объем испытаний в натурных условиях невозможно, поэтому полученный массив синтетических данных стал основой для дальнейшей работы.
— На основе результатов моделирования мы обучили готовую нейронную сеть для более оперативного анализа параметров. В нее вводили конкретные данные о режиме скважины: такие как частота питания насоса, динамический уровень в скважине, буферное давление и плотность жидкости. На основе полученных сведений она делала прогноз: вычисляла, какими будут скорость добычи и расход электроэнергии в этих условиях. Этот вывод она сразу же сравнивала с результатом расчета раннее созданной математической модели. Для уменьшения ошибки прогнозирования мы также разработали специальный алгоритм обучения, чтобы автоматически «подкручивать внутренние настройки» и делать каждый следующий прогноз точнее. Этот этап повторялся для тысячи различных сценариев, пока результаты нейросети не совпали с данными математической модели с требуемой точностью. Теперь, вводя всего четыре параметра, можно за несколько секунд спрогнозировать, как изменение режима добычи (например, частоты питания насоса) повлияет на расход электроэнергии, — рассказал Игорь Шмидт, кандидат технических наук, доцент кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» ПНИПУ.
Чтобы превратить эти прогнозы в конкретные команды для управления оборудованием, способные адаптироваться к изменяющимся условиям, на основе обученной нейросети эксперты разработали два регулятора, работающие в разных режимах. По сути, это программные модули, которые могут встраиваться в существующие системы управления насосным оборудованием в каждой скважине.
Первый регулятор предназначен для непрерывного режима добычи. Он следит за тем, чтобы скважина выдавала нужный объем нефти, и подбирает для этого такую скорость насоса, при которой будет тратиться как можно меньше электроэнергии. Второй регулятор оптимизирует работу в периодическом (непостоянном) режиме добычи. Его задача — рассчитать, с какой производительностью и как долго должен работать насос, чтобы выполнить суточную норму добычи, потратив при этом как можно меньше энергии в среднем за сутки.
— Эффективность предложенной системы управления (на основе двух регуляторов) была подтверждена в ходе моделирования. Ее работу мы проверяли на точной цифровой копии скважины. Мы провели тестирование для трех типовых режимов эксплуатации скважины («легкий», «средний» и «тяжелый»). Они соответствуют ключевым комбинациям геологических и технологических параметров, которые определяют сложность добычи в целом. «Легкий» режим имитирует самые простые условия, при которых скважине нужно меньше всего электроэнергии для работы. «Средний» соответствует наиболее типичным, усредненным условиям эксплуатации, а «тяжелый» представляет наихудший из сценариев с высоким сопротивлением пласта, где насос работает на пределе. Выбор именно трех таких режимов позволяет оценить работу системы во всем возможном диапазоне нагрузок на скважину, — дополнил Дмитрий Даденков, кандидат технических наук, доцент кафедры «Микропроцессорные средства автоматизации» ПНИПУ.
Для каждого из режимов ученые сравнивали результат работы отдельно первого и второго регуляторов. Компьютерная модель посчитала, сколько электроэнергии потратила виртуальная скважина, чтобы выполнить план по добыче при заданных условиях. Результаты показали, что применение второго регулятора в «среднем» и «тяжелом» режимах снижает энергопотребление в среднем на 5,5 киловатта по сравнению с первым регулятором. Усредненный экономический эффект составил 1,7 киловатта на одну скважину.
Полученная экономия в масштабе всего месторождения дает существенный эффект. Учитывая, что на нем эксплуатируются десятки и сотни скважин, совокупное снижение энергопотребления при внедрении разработки может составлять до 10-12 % в «средних» и «тяжелых» условиях. Это приводит к существенному снижению нагрузки на энергосистему и сокращению эксплуатационных затрат. В финансовом аспекте такая оптимизация позволит экономить десятки миллионов рублей в год на каждом месторождении.
Перспективы дальнейших исследований будут направлены на масштабирование разработанной системы для управления кустом скважин с учетом их взаимного влияния, а также на опытное внедрение предложенных регуляторов в промышленные решения.
Telegram 
Дзен 
VK Сотрудники Центра языка и мозга НИУ ВШЭ приняли участие в редкой для детской нейрохирургии операции с пробуждением у 11-летнего пациента с фармакорезистентной эпилепсией. Совместно с врачами НПЦ специализированной медицинской помощи детям имени В.Ф. Войно-Ясенецкого в Солнцево они сопровождали удаление участка левой височной доли, где был выявлен эпилептический очаг.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Анализ ДНК и изотопный анализ зубов показали, что мужчина генетически был связан с саамскими популяциями, но часть жизни провел за пределами Финляндии — возможно, в Исландии. Авторы нового исследования пришли к выводу, что на рубеже XVI-XVII веков саамские сообщества не были изолированы, как предполагали многие исследователи. Люди путешествовали на далекие расстояния и поддерживали контакты с дальними регионами Северной Атлантики.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.
Ученые РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина предложили подход к отбору малодебетных нефтегазовых месторождений, которые составляют около 88% нераспределенного фонда нефтяных участков. Модель расчета поможет вовлечь в экономический оборот от 400 до 600 миллионов тонн ранее нерентабельных запасов.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно