О нас

Разрабатываем и внедряем лучшие решения для повышения эффективности добычи нефти

  • 12 лет

    научных исследований и разработок в области анализа ШГН
  • до 95%

    точность распознавания неисправностей ШГН с помощью модуля ИИ
  • 1000+

    скважин оборудовано нашими контроллерами и СУ Well Sim®
  • до 67%

    экономия электроэнергии при использовании наших решений

Мы предлагаем современные, работоспособные, опробованные решения для добывающих скважин

Инжиниринговая компания «Нафта Автоматика» образована командой квалифицированных инженеров, имеющих огромный опыт в сфере научных исследований, разработки и производства инновационных решений для автоматизации нефтедобычи, с внедрением на объектах нефтяных компаний в России и СНГ.

Мы занимаемся научными исследованиями цифровой модели нефтедобывающей скважины, с целью разработки алгоритмов заблаговременного выявления признаков возможных неисправностей поверхностного и глубинного оборудования, что впоследствии позволит увеличить межремонтный период.

Наши готовые решения ориентированы на конкретного заказчика и уникальны для каждого промысла. Модульная структура оборудования позволяет добавлять элементы под конкретные требования, избегая увеличения стоимости за счет не требующегося оборудования.

Наши преимущества

Мы используем современные технологии в консервативной области промышленной автоматизации
  • Умные
    алгоритмы

    работающие на базе анализа цифровой
    модели скважины
  • Модульная
    архитектура

    позволяющая реализовать любые пожелания заказчика с минимальными затратами
  • Уникальная система мониторинга и диагностики оборудования

    на основе системы искусственного интеллекта «Цифровой технолог»

Научная деятельность

Наша компания ведет научно-исследовательские и опытно конструкторские работы в следующих направлениях:

IoT (промышленный интернет
вещей) в нефтедобыче

с целью организации обмена данными между объектами нефтяного промысла для повышения оперативности реакции на возникающие ситуации, облегчения интеграции оборудования и программных продуктов сторонних производителей и предоставления данных оператору без привязки к рабочей станции.

Использование нейросетевого паттерного распознавания в скважинных контроллерах

с целью автоматической коррекции расчётов в алгоритмах управления, заблаговременного выявления неисправностей поверхностного и глубинного оборудования по характерным признакам на динамограмме, что в совокупности обеспечивает увеличение межремонтного интервала.

Использование технологий искусственного интеллекта для анализа трендов

с целью отслеживания динамики технологических параметров управляемых объектов, что позволит предпринимать действия для предотвращения аварийных ситуаций и планировать техническое обслуживание, ремонтные работы.
«Мы разрабатываем интеллектуальные системы управления, основанные на нейросетевых методах,
что позволяет повысить эффективность работы оборудования»

Мусифуллин Руслан Ринатович,
ген. директор ООО «Нафта Автоматика»
«Мы разрабатываем интеллектуальные системы управления, основанные на нейросетевых методах,
что позволяет повысить эффективность работы оборудования»

Мусифуллин Руслан Ринатович,
ген. директор ООО «Нафта Автоматика»

Важность
наших разработок

ШГН являются одним из ключевых методов добычи нефти, однако их эксплуатация сопряжена с рядом сложностей, включая высокий износ оборудования и трудоёмкость обслуживания. Выявление неисправностей на ранних стадиях позволяет избежать серьёзных поломок, сократить простои и снизить затраты на ремонт.

Традиционные методы диагностики требуют участия квалифицированного персонала и значительных временных затрат, что делает автоматизацию этой задачи приоритетным направлением.

Методы и подходы в научных разработках компании

Мы разработали трёхслойную нейронную сеть, анализирующую динамограммы насосов в реальном времени для распознавания неисправностей. Ключевые этапы включают:

  1. Сбор и обработка данных

Использование базы из тысяч динамограмм с примерами неисправностей. Предварительная обработка данных включает фильтрацию шума и выделение ключевых характеристик.

2. Архитектура нейросети

Трёхслойная сеть с 200 нейронами на входе, 28 — в скрытом слое и 16 — на выходе, соответствующими диагностируемым дефектам.

3. Обучение сети

Алгоритмы обучения используют метод обратного распространения ошибки. Применяются техники увеличения данных для улучшения обобщающей способности.

4. Реализация диагностики

Алгоритмы интегрированы в контроллеры на скважинах для анализа данных в реальном времени и выдачи рекомендаций.

5. Тестирование и моделирование

Программный симулятор скважины используется для проверки алгоритмов до внедрения.

6. Интеграция

Решения интегрируются в SCADA-системы, обеспечивая централизованный контроль и обновления алгоритмов.

Преимущества внедрения
наших разработок

Наши разработки уже успешно применяются на ряде месторождений, демонстрируя значительное увеличение межремонтного интервала и снижение эксплуатационных расходов
  • Экономия средств

    сокращение аварий и простоев

  • Рост добычи

    оптимизация режимов

    работы ШГН

  • Оперативность

    анализ в реальном времени обеспечивает немедленную реакцию на изменения

  • Масштабируемость

    решения подходят как для отдельных скважин, так и для крупных месторождений

Заполните форму

обратной связи

Оставьте свои контактные данные и мы перезвоним вам для обсуждения

деталей вашего проекта