Виртуальный датчик (ТМС) на основе нейронных сетей
Виртуальный датчик, реализованный на основе нейронных сетей, предназначен для прогнозирования значений давления на приеме электроприводного лопастного насоса (ЭЛН) при отказе термоманометрической системы (ТМС).
Высокая сходимость фактических и прогнозных данных, полученных при тестировании системы, позволяет исключить ошибки при проектировании дизайна установки ЭЛН (УЭЛН) в области увеличения напора и осуществлять эффективный контроль работы скважин. Масштабирование представленной в статье технологии и ее интеграция с базой данных автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) позволит повысить надежность и безопасность эксплуатации мехфонда.
Черепанов Андрей Викторович
Начальник отдела по повышению энерго эффективности и энергосбережения АО «Самаранефтегаз»
Бормонтов Владимир Алексеевич
Ведущий инженер отдела по работе с механизированным фондом управления добычи нефти и газа АО «Самаранефтегаз»
Васильев Никита Олегович
Студент кафедры «Прикладная математика и информатика» Института автоматики и информационных технологий Самарского государственного технического университета
