В статье рассмотрена адекватная модель прогнозирования внеплановых остановок в работе установок электроцентробежных насосов (УЭЦН). Входными данными для выполнения параметризации модели и тестирования качества ее прогнозирования служили результаты эксплуатации УЭЦН в динамике по 76 добывающим скважинам одного месторождения. Полученную динамику корректировали за счет устранения аномальных наблюдений и восполнения пропусков с последующей агрегацией в динамические ряды с равными периодами наблюдения. По каждому агрегированному показателю на каждые сутки динамики рассчитывались средние хронологические и стандартные отклонения от среднего хронологического за 1 сут, за предшествующие 7 сут, а также разницы среднего за текущие сутки и среднего за 7, 14 и 30 сут, разницы стандартного отклонения за текущие сутки и стандартного отклонения за 7, 14 и 30 сут. Преобразованные данные телеметрии были бинаризованы за счет разделения их на переменные выше/ниже критического порога отсечения, связанного с риском внеплановой остановки и найденного согласно ROC-анализу. На основании предварительно отобранных статистически значимых предикторов риска строилась обобщенная многофакторная модель Gsslasso Cox (Байесовская иерархическая модель Кокса). Для оценки точности предсказания проводилось сравнение полученных прогнозов с фактическим числом внеплановых остановок. Выявлено, что основными факторами-предикторами риска являются высокий газовый фактор и фактор длительной работы насоса в правой зоне.
Список литературы
1. Танжариков П.А., Нурман А.Д., Султан Е.С. Методы контроля и управления параметрами надежности технических систем в нефтегазовой отрасли // Вопросы науки. – 2023. – № 2. – С. 136–142.
2. Risk Assessment and Reliability Analysis of Oil Pump Unit Based on D-S Evidence Theory / X. Zhang, R. Wei, Z. Wu [et al.] // Energies. – 2023. – V. 16. – Р. 4887. - http://doi.org/10.3390/en16134887
3. Prediction of ESPs Failure Using ML at Western Siberia Oilfields with Large Number of Wells / R.A. Khabibullin, A.R. Shabonas, N.S. Gurbatov, A.V. Timonov //
SPE-201881-MS. – 2020. – https://doi.org/10.2118/201881-MS
4. Шабонас А.Р. Оптимизация работы электроцентробежного насоса для повышения наработки на отказ // Нефтепромысловое дело. – 2021. – № 8 (632). – С. 30–36. - http://doi.org/10.33285/0207-2351-2021-8(632)-30-36
5. Серебрянников А.А. Разработка предиктивной модели для снижения аварийности установок электроцентробежных насосов // Инновационные технологии: теория, инструменты, практика. – 2020. – Т. 1. – С. 264–268.
6. Скобелкин А.С., Ямалиев В.У. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования состояния установки электроцентробежного насоса // Вестник науки. – 2019. – Т. 2. – № 6 (15). – С. 411–414.
7. Prediction and classification of faults in electric submersible pumps / J. Chen, W. Li, P. Yang [et al.] // AIP Advances. – 2022. – № 12. – Р. 045215 (2022). –
DOI: 10.1063/5.0065792
8. Черников В.С. Анализ эксплуатационной надежности УЭЦН и методы прогнозирования отказов // Территория Нефтегаз. – 2011. – № 5. – С. 36–39.
9. Al-Ballam Sh., Karami H., Devegowda D. A Data-Based Reliability Analysis of ESP Failures in Oil Production Wells // Journal of Energy and Power Technology. – 2022. – V. 4 (4). - Р. 36. - http://doi.org/10.21926/jept.2204036
10. Исследование работы электроцентробежного насоса в «правой» зоне / И.Г. Фаттахов, Р.Р. Кадыров, А.М. Зиятдинов [и др.] // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1–2. – С. 75-79.
11. Рукин М.В., Молчанова В.А., Уразаков К.Р. Методика определения наработки на отказ установки электроцентробежного насоса // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2022. – Т. 333. – № 12. – С. 219-229. – http://doi.org/10.18799/24131830/2022/12/3792
