🤖 Нейросеть снизила энергозатраты добычи Скважины научили работать экономнее Российские ученые разработали нейросетевую систему, которая помогает снизить энергозатраты при добыче нефти. Речь идет об автоматическом подборе наиболее экономичного режима работы насосов на нефтяных скважинах — без участия человека и с учетом постоянно меняющихся условий в пласте. Проблема для отрасли хорошо известна: на электроэнергию приходится до половины себестоимости добычи, а значительная часть потерь возникает из-за того, что насосы работают в неоптимальных режимах. Новая система анализирует параметры скважины и подбирает такой режим работы, при котором нужный объем добычи достигается с минимальным расходом энергии. В основе решения — математическая модель насосного оборудования и обученная на ее данных нейросеть. Она учитывает частоту питания насоса, уровень жидкости в скважине, давление и плотность добываемой смеси. На основе этих данных система прогнозирует как объем добычи, так и потребление электроэнергии, а затем выбирает наиболее выгодный вариант работы. Для практического применения разработаны два режима управления. Первый поддерживает стабильную добычу при минимальных энергозатратах в непрерывной работе. Второй предназначен для периодического режима и рассчитывает график включения насоса так, чтобы суточная норма выполнялась с наименьшим средним потреблением электроэнергии. 🛢 Испытания на цифровой модели скважины показали, что в сложных условиях энергопотребление можно снизить в среднем на 10–12 процентов. В масштабах месторождения с десятками и сотнями скважин это дает заметное сокращение затрат и снижает нагрузку на энергосистему. Для отрасли, где каждый киловатт напрямую влияет на себестоимость, такие решения становятся важным инструментом сохранения рентабельности, особенно на зрелых и трудноизвлекаемых месторождениях.