Анализ методов прогнозирования надежности электроцентробежных насосных установок в нефтегазовой отрасли

Предметом статьи является анализ методов прогнозирования надежности (остаточного ресурса) скважинных электроцентробежных насосов (ЭЦН). Рассматриваются математические методы, применяемые для решений этой задачи. Описываются законы распределения случайной величины, наиболее точно характеризующие зависимость надежности от отработанного времени для элементов оборудования и агрегата в целом. Приводятся нормативные документы, используемые для оценки параметров надежности динамического оборудования. Указываются программные продукты, применяемые для этих целей. В рассмотренной технической литературе, описывающей методы прогнозирования отказов ЭЦН, повсеместно используются методы машинного обучения (МО), способные определять остаточный ресурс в виде классификации на временные промежутки или в виде числовых значений. Указываются достоинства и недостатки рассмотренных методик, точность, полученная на практике. Даются заключение об актуальности темы и наиболее результативных методиках, а также предположения о возможных улучшениях в решении задачи прогнозирования остаточного ресурса ЭЦН.

The subject of the article is a review of methods for predicting the reliability and residual life of electric submersible centrifugal pumps (ESP). Mathematical methods used to solve this problem are considered. The laws of a random value distribution, which most accurately characterize the dependence of reliability on operating time for equipment elements and the unit as a whole, are described. Normative documents used for estimation of dynamic equipment reliability parameters are given. The software products used for these purposes are briefly indicated. The authors of the article, when revising technical literature that describes methods of ESP failure prediction, revealed that machine learning (ML) methods are universally used, capable of determining the residual operational lifetime like a classification for time periods or numerical values. The advantages and disadvantages of the considered techniques as well as accuracy obtained in practice are indicated. The conclusion about the relevance of the topic and the most effective methods is given as well as assumptions about possible improvements in solving the problem of ESP residual life prediction.