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.