Alimlərin hazırladığı sistem neft hasilatında xərcləri azaldacaq

Alimlər tərəfindən hazırlanmış yeni sistem neft quyularının idarə olunmasını daha dəqiq və ucuz etməyə imkan verəcək. Yeni texnologiya enerji sərfiyyatını dörd əsas parametr üzrə proqnozlaşdırır və yatağın enerji sisteminə düşən yükü azaltmağa kömək edir.

Neft hasilatında elektrik enerjisi ən bahalı xərclərdən biri hesab olunur. Ümumi maya dəyərinin 50 faizə qədərini təşkil edə bilən enerji xərclərinin mühüm hissəsi səmərəsiz şəkildə sərf olunur. Buna səbəb quyudakı şəraitin daim dəyişməsi, nasosların isə real lay vəziyyətinə uyğunlaşmadan əvvəlcədən müəyyən edilmiş rejimdə işləməsidir.

Rusiyanın Perm Politexnik Universitetinin alimləri hasilat həcmini azaltmadan enerji istehlakını aşağı salmağa imkan verən rəqəmsal idarəetmə sistemi təklif ediblər.

BAKU.WS xəbər verir ki, tədqiqatın nəticələri "Elektrotexnika" jurnalında dərc olunub.

Neft hasilatında əsas enerji xərcləri mayenin səthə qaldırılması, xammalın daşınması və lay təzyiqinin saxlanılması ilə bağlıdır. Bu proseslər yatağın ümumi enerji istehlakının yarıdan çoxunu təşkil edir. Eyni zamanda, qeyri-optimal nasos rejimləri, borulardakı yüksək müqavimət və köhnəlmiş idarəetmə üsulları səbəbindən elektrik enerjisinin 20-25 faizi səmərəsiz şəkildə sərf olunur.

Yeni metod enerji baxımından daha səmərəli rejimlərin müəyyən edilməsinə və istismar xərclərinin azaldılmasına imkan verir. Alimlər hər bir quyu üçün əsas element hesab olunan elektrik ötürücülü mərkəzdənqaçma nasosunun işini əsas götürüblər. Bu nasosun enerji sərfiyyatı debiti, mayenin səviyyəsi və sıxlığı, təzyiq və qidalanma tezliyi kimi bir neçə parametrdən asılıdır və bu göstəricilər demək olar ki, fasiləsiz dəyişir.

Mövcud idarəetmə sistemləri adətən orta göstəricilərə əsaslanır və bu dinamikanı nəzərə almır. Daha mürəkkəb həllər isə çoxsaylı sensorların quraşdırılmasını tələb edir ki, bu da tətbiq və istismar xərclərini xeyli artırır.

Perm Politexnikinin alimləri əvvəlcə quyu və nasos üçün real hidrodinamik prosesləri nəzərə alan riyazi model hazırlayıblar. Model fəaliyyət göstərən yatağın məlumatları əsasında yoxlanılıb və sənaye elektrik sayğaclarının göstəriciləri ilə 97,2 faiz dəqiqliklə üst-üstə düşüb. Bu, minlərlə iş rejimini modelləşdirməyə və həmin məlumatlar əsasında neyroşəbəkəni öyrətməyə imkan verib.

Neyroşəbəkə seçilmiş rejimin hasilata və enerji sərfiyyatına necə təsir edəcəyini sürətlə proqnozlaşdırmağı öyrənib. Hesablama üçün cəmi dörd parametr kifayət edir. Alqoritm proqnozu riyazi model ilə müqayisə edərək dəqiqləşdirir.

Bu əsasda mövcud nasos idarəetmə sistemlərinə inteqrasiya oluna bilən iki rəqəmsal tənzimləyici hazırlanıb. Onlardan biri fasiləsiz hasilatı, digəri isə dövri hasilatı optimallaşdırır və sutkalıq hasilat planının minimum enerji sərfiyyatı ilə yerinə yetirilməsini hesablayır.

Quyunun rəqəmsal surətində aparılan sınaqlar göstərib ki, orta və ağır şəraitdə dövri tənzimləyici ənənəvi rejimlə müqayisədə enerji sərfiyyatını orta hesabla 5,5 kVt, bir quyu üzrə isə 1,7 kVt azaldır. Yataq miqyasında bu, elektrik enerjisinə 10–12 faiz qənaət etməyə və enerji sisteminə düşən yükü azaltmağa imkan verir.

Növbəti mərhələdə alimlər təkcə ayrı-ayrı quyuların deyil, bütöv quyu qruplarının idarə olunmasına keçməyi və sistemi sənaye miqyasında tətbiq etməyi planlaşdırırlar.