ИИ прогнозирует отказы нефтедобывающего оборудования
«Татнефть» разрабатывает систему предиктивной аналитики для прогнозирования отказов установок электроцентробежных насосов – одного из ключевых видов оборудования механизированных нефтяных скважин.
Алгоритмы ИИ будут анализировать накопленные сведения о режимах эксплуатации, телеметрию и историю неисправностей, заранее выявляя признаки возможной поломки. По оценке разработчиков, применение технологии позволит снизить количество отказов установок электроцентробежных насосов (УЭЦН) на 15-25%, а межремонтный период увеличить до 700-800 суток. Система действует на отечественном программном обеспечении, интегрируются с существующими АСУ ТП и способны выдавать инженерам не только предупреждение, но и понятную рекомендацию по предотвращению отказа.
Внезапная остановка насоса приводит не только к затратам на ремонт, но и к простою скважины и потерям добычи. При том, что в России ежегодно фиксируется более 50 тыс. отказов глубинного насосного оборудования, даже частичное масштабирование подобных алгоритмов даст заметный экономический эффект. Особенно актуальна технология на месторождениях поздней стадии разработки.
Не первая ласточка
Компания уже располагает значительными массивами оцифрованных данных о бурении и эксплуатации скважин, телеметрии, каротаже и технических параметрах оборудования. Это создает необходимую основу для обучения моделей и последующего включения их рекомендаций в действующие производственные информационные системы.
«Татнефть» применяет алгоритмы, способные автоматически анализировать телеметрию и корректировать режимы эксплуатации скважин при выявлении отклонений. Объединение таких решений с предиктивной диагностикой может стать основой частично автономного управления нефтедобычей.
На данный момент главными вызовами в развитии разработки являются качество исходных данных и различия между месторождениями и типами насосов. Отраслевые эксперты отмечают, что переход от пилотов к промышленному внедрению ИИ требует защищенной ИТ- и производственной инфраструктуры, импортонезависимости и участия инженерных специалистов в принятии решений.
Проект-победитель
Проект вошел в число победителей Школы молодого специалиста в 2026 году. То, что разработка возникла на территории Альметьевского района республики Татарстан – само по себе ожидаемо и логично. Добыча на данной территории характерна высокой степенью обводненности скважин. Кроме того, в ней есть механические примеси, высокая концентрация солей и т.д.
До сих пор меры борьбы с этими явлениями носили реактивный характер – то есть по факту выявляемых проблем. Новое решение от специалистов «Татнефть» в корне меняет этот подход, демонстрируя превентивную тактику.
Известно, что в 2021 году «Татнефть» начала создавать автоматизированную информационную систему «Бурение», предназначенную для объединения разрозненных данных о строительстве скважин, автоматического планирования, контроля и анализа производственных показателей. Полученный единый массив данных стал одной из предпосылок дальнейшего применения машинного обучения и предиктивной аналитики.
Вглубь ИИ
В целом отрасль взяла вполне ощутимый курс на развитие ИИ. В 2022 году «Газпром нефть» внедрила элементы искусственного интеллекта в управление бурением. Умная буровая передавала технологические данные в центр управления строительством скважин, где специалисты и цифровые алгоритмы контролировали процесс в режиме реального времени.
«Роснефть» подхватила тему в 2023 году, запатентовав технологию мониторинга энергопотребления нефтедобывающего оборудования. Решение создает индивидуальный цифровой двойник скважинного оборудования и моделирует оптимальный режим его эксплуатации. Экономический эффект от внедрения на механизированном фонде компания оценила более чем в 10,7 млрд рублей за пять лет.
ИИ-методика повышения надежности погружных электродвигателей нефтяных скважин была представлена специалистами Тольяттинского государственного университета и СамГТУ в прошлом году. Система анализирует эксплуатационные показатели и аварийность оборудования, выявляя заранее проблемные устройства. При этом уже состоялось промышленное внедрение. А в «Газпром нефть» ИИ-агент уже применяется для ускоренного проектирования скважин: технология автоматизирует расчеты траекторий и значительно увеличивает скорость подготовки вариантов строительства. Таким образом, российские нефтяные компании постепенно распространяют ИИ на весь жизненный цикл скважины.
