Пермские ученые предложили решение для эффективной работы нефтяных насосов

Пермь. Ученые Пермского Политеха (ПНИПУ, участник НОЦ «Рациональное недропользование») разработали алгоритм, значительно снижающий  энергопотребление насосов, качающих нефть из месторождения. Об этом сообщили в пресс-службе вуза. 

Исследовали создали новую цифровую модель системы «погружной электрический двигатель — электроцентробежный насос». От существующих она  отличается тем, что учитывает измерения реологических свойств скважинного продукта, энергопотребление погружного насоса и влияние вязкости жидкости на производительность напора добываемого сырья.

Как рассказал доцент кафедры микропроцессорных средств автоматизации Сергей Мишуринских, для оценки точности модели был проведен расчет удельного расхода электроэнергии в исходном режиме. Точность оценивалась через инструментальные измерения на рассматриваемых объектах. Для оценки эффективности метода управления режимом была рассмотрели ситуация перевода скважины на меньший дебит. Как отмечают ученые, вязкость оказывает сильное влияние на работу насоса и ее снижение приводит к повышению эффективности насоса. Это может быть достигнуто за счет деэмульгаторов.

"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", - пояснил 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.