ПРОГНОЗОВАНЕ ТЕХНІЧНЕ ОБСЛУГОВУВАННЯ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СФЕРІ ВИДОБУТКУ НАФТИ І ГАЗУ - Научное сообщество
Главная
UA RU EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

ПРОГНОЗОВАНЕ ТЕХНІЧНЕ ОБСЛУГОВУВАННЯ НА ОСНОВІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СФЕРІ ВИДОБУТКУ НАФТИ І ГАЗУ

30.09.2021 20:27

[1. Информационные системы и технологии]

Автор: Магас Д.М., аспірант, кафедра автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ; Кропивницька В.Б., к.т.н., доцент, кафедра комп’ютерних систем та мереж, Івано-Франківський національний технічний університет нафти і газу, м. Івано-Франківськ


Одним з найбільших викликів нафтогазової сфери є низька ефективність видобутку спричинена виходом з ладу технічного оснащення, що в багатьох випадках означає повну зупинку виробництва до моменту усунення несправностей. Існують різні підходи до класифікації технічного обслуговування. Дещо узагальнюючи їх можна представити так (рис. 1):



Рис. 1. Узагальнена класифікація ТО

Реактивне ТО передбачає обслуговування після виявлення несправностей. Проактивне ТО має на меті попередити несправність. В свою чергу проактивне ТО розділяють на превентивне (запобіжне) та прогнозоване. Превентивне ТО передбачає проведення сервісних робіт з певною регулярністю з метою уникнення несправностей, а прогнозоване ТО – здійснення сервісних робіт тільки на ділянках де виявлена підвищена ймовірність відмови. Багато нафтогазових підприємств продовжує розраховувати на превентивне ТО на противагу прогнозованому. Частково це зумовлено тим, що реалізація прогнозованого ТО вимагає суттєвих інвестицій на початковому етапі реалізації. З іншого боку система прогнозованого ТО при правильній реалізації дозволяє значно економити кошти під час експлуатації. 

Прогнозоване ТО базується на історичних даних про експлуатацію технічного об’єкта, алгоритмі машинного навчання та відповідної тренованої нейронної мережі, ціллю яких є оптимізація процесу використання високовартісної техніки. Для побудови такого виду нейронних мереж зазвичай використовують модель RUL (модель залишкового терміну експлуатації) [1]. Графік в результаті симуляції роботи свердловини може мати наступний вигляд (рис. 2):



Рис. 2. Графік симуляції роботи свердловини

Даний графік (рис. 2) відображає ефективність виробництва (синя лінія) в різні моменти часу в залежності від наявності того чи іншого виду несправностей (кольорові круги).

Висновки. Реалізація прогнозованого ТО дає змогу оптимізувати виробничий процес. В контексті нафтогазової промисловості прогнозоване ТО можна розглядати не як повноцінну заміну запобіжного ТО, а скоріше як один з інструментів завчасного передбачення та попередження потенційних аварійних ситуацій.

Список використаних джерел:

1. Predictive Maintenance for Upstream Oil and Gas [eлектронний ресурс] / Режим доступу www. URL: https://blogs.oracle.com/ai-and-datascience/post/predictive-maintenance-for-upstream-oil-and-gas.



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення