Кейсы
автоматизация и роботизация

Управление погружным оборудованием на базе ML в нефтедобыче

ЧТО БЫЛО РЕАЛИЗОВАНО:

Создание цифровой модели погружного оборудования для подъема жидкости и расчет эффективности его работы. Разработка и внедрение системы мониторинга удельного расхода электроэнергии (УРЭ) при механизированной добыче нефти, создание динамической модели расчета и подбора оптимизационных мероприятий оптимальной работы УЭЦН на базе технологии Artificial Intelligence.

РЕЗУЛЬТАТ:

— определения исторического режима работы УЭЦН;
— проверки достаточности данных и оснащения;
— определения дебита скважины;
— расчета рекомендаций режима работы;
— ОТ реализованных мероприятий в период ОПЭ по 50 скважинам составила 176 тн.

По запросу мы готовы подробнее рассказать о проектах, которые не находятся под NDA.