Формализация задачи интеллектуального мониторинга технического состояния магистральных насосных агрегатов как основы проактивного и адаптивного управления насосным парком нефтеперекачивающей станции

Исследование посвящено формализации задачи разработки методов и методик проактивного и адаптивного управления насосным парком нефтеперекачивающих станций для повышения эффективности эксплуатации в условиях минимизации отказов магистральных насосных агрегатов, а также снижения количества случаев остановки перекачки на технологическом участке магистрального трубопровода вследствие невозможности обеспечения станцией необходимого количества агрегатов в работоспособном состоянии. Развитие аналогичных методов связано с использованием классических подходов к обработке исторических данных, направленных на анализ коэффициента полезного действия и обработку оперативных телеметрических данных. Однако данный подход снижает эффективность управления вследствие ограниченности временного интервала анализа, а также не обеспечивает формирование результирующего управляющего воздействия, ориентированного на оперативное использование результатов оценки технического состояния. В исследовании определены критерии эффективности разрабатываемых методов и методик проактивного и адаптивного управления насосным парком. Разработана структурная схема управления насосным парком нефтеперекачивающей станции. Формализованная задача обеспечивает возможность последующей реализации методов и методик, направленных на комплексный анализ исторических и оперативных данных для управления насосным парком в контурах эксплуатации, системах автоматического включения резерва в рамках обеспечения безопасности, а также при формировании графиков технического обслуживания и ремонта.

1. Кудряшов А.А., Харченко М.В., Дема Р.Р., Амиров Р.Н., Латыпов О.Р., Байрамуков Р.А. Разработка программы анализа текущего состояния гидравлического оборудования дрессировочного стана на основании анализа виброакустических шумов. Вестник машиностроения. 2025;104(1):12–15. https://doi.org/10.36652/0042-4633-2025-104-1-12-15

2. Популова Т.П., Минко Б.С. Прогнозирование отказа установок электроцентробежных насосов на основе косвенных показателей. Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. 2024;(6):119–135. https://doi.org/10.17122/ntj-oil-2024-6-119-135

3. Ляпичев Д.М., Никулина Д.П., Фильченкова А.А. Практические аспекты применения систем мониторинга и предиктивной аналитики газоперекачивающих агрегатов. Труды Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина. 2023;(2):98–108.

4. Коленчуков О.А., Бухтояров В.В., Шепета Н.А., Башмур К.А., Сергиенко Р.Б. Классификация технического состояния насосного агрегата с использованием интеллектуальной идентификации неисправностей. Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. 2024;14(1):36–47. https://doi.org/10.28999/2541-9595-2024-14-1-36-47

5. Будзуляк Б.В., Лопатин А.С., Ляпичев Д.М. Удаленный мониторинг и предиктивная аналитика технического состояния газоперекачивающих агрегатов. Труды Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина. 2025;(4):99–108.

6. Разбойников А.А., Земенкова М.Ю., Чижевская Е.Л., Уктамбоев Ж.Х., Пономарева Т.Г., Шабаров А.Б. Контроль и диагностика работы насосного оборудования магистральных нефтепроводов. Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. 2025;(6):101–116. https://doi.org/10.31660/0445-0108-2025-6-101-116

7. Астахов А.М. Метод комбинирования машинного обучения и статистического анализа в задаче мониторинга технического состояния магистральных насосных агрегатов. В сборнике: Информационные технологии и технические средства управления (ICCT-2025): Материалы IX Международной научной конференции, 07–11 октября 2025 года, Гомель, Беларусь. Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН; 2025. С. 357–359.

8. Astakhov A., Chernenkaya L. Automatic reserve activation system using technical condition assessment of operating equipment. In: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE), 14–16 November 2025, Novosibirsk, Russia. IEEE; 2025. https://doi.org/10.1109/APEIE66761.2025.11289438

9. Brier G.W. Verification of forecasts expressed in terms of probability. Monthly Weather Review. 1950;78(1):1–3.

10. Юсупов Р.М., Мусаев А.А. Особенности оценивания эффективности информационных систем и технологий. Труды СПИИРАН. 2017;(2):5–34. https://doi.org/10.15622/sp.51.1

11. Юсупов Р.М., Мусаев А.А. Проблема оценивания эффективности информационных технологий. В сборнике: Информационные технологии в управлении (ИТУ-2018): Материалы конференции, 02–04 октября 2018 года, Санкт-Петербург, Россия. Санкт-Петербург: Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»; 2018. С. 11–20.

12. Брайсон А., Хо Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления: Оптимизация, оценка и управление. Москва: Мир; 1972. 544 с.