Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Влиять на производительность нефтяных насосов позволит разработка Пермского Политеха
Большинство действующих нефтяных месторождений находятся на поздних стадиях разработки, где особое внимание уделяется энергоэффективности добычи. Это связано с тем, что из-за погружных насосов, которые используются при выкачке сырья, расходуется большое количество электричества. Ученые Пермского Политеха создали цифровую математическую модель для расчета потребления электроэнергии. Алгоритм учитывает все факторы, влияющие на производительность центробежного насоса, и поддерживает его работу в оптимальном режиме. Методику применили к трем добывающим скважинам Волго-Уральского месторождения.
Исследование опубликовано в журнале Inventions. Работа была выполнена в организации ведущего подрядчика в рамках НИОКР при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования России.
По словам политехников, цифровая модель системы «погружной электрический двигатель – электроцентробежный насос» отличается от существующих тем, что учитывает измерения реологических свойств скважинного продукта, энергопотребление погружного насоса и влияние вязкости жидкости на производительность напора добываемого сырья.
«Для оценки точности модели нами был проведен расчет удельного расхода электроэнергии в исходном режиме. Точность оценивалась через инструментальные измерения на рассматриваемых объектах. Для оценки эффективности метода управления режимом мы рассмотрели ситуацию перевода скважины на меньший дебит», — рассказывает доцент кафедры микропроцессорных средств автоматизации Сергей Мишуринских.
Следует отметить, что для рассматриваемых объектов с вязкими жидкостями снижение энергопотребления может быть достигнуто за счет деэмульгаторов. Это объясняется тем, что вязкость оказывает сильное влияние на работу насоса и ее снижение приводит к повышению эффективности насоса.
«Проведя оценку разработанной математической модели, можно с уверенностью подтвердить ее эффективность и адекватность. Алгоритм не требует больших вычислительных мощностей, что позволяет оценить потенциал энергоэффективности установок электроцентробежных насосов и выбрать оптимальный режим работы – обосновать перевод скважины на повторно-кратковременный или длительный режим.
Помимо снижения затрат на производство, разработка может дать эффект при планировании запасов оборудования, необходимого для обеспечения технологического режима на нефтедобывающем предприятии», — поясняет научный руководитель разработчика, заведующий кафедрой «Микропроцессорные средства автоматизации» Пермского Политеха, доктор технических наук, доцент Антон Петроченков.
Разработанные алгоритмы уже используются в учебном процессе электротехнического факультета Пермского Политеха. Кроме того, в будущем технологию будут применять в рамках создания интеллектуальной станции управления кластером скважин для выбора наиболее энергоэффективного режима.
Telegram 
Дзен 
VK За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Ученые заново просмотрели старые записи о наблюдениях с помощью телескопа «Большое Ухо», который поймал знаменитый радиосигнал Wow!, и обнаружили данные о еще двух похожих событиях. Астрономы пришли к выводу, что это не могли быть обыкновенные земные радиопомехи и во всех трех случаях источник действительно располагался в глубоком космосе.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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