Проточный экспресс-анализатор протонного магнитного резонанса в составе промышленного интернета вещей
https://doi.org/10.17586/0021-3454-2024-67-5-425-434
Аннотация
Приведено описание усовершенствованной конструкции проточного анализатора протонного магнитного резонанса (ПМР) для экспресс-контроля характеристик скважинной жидкости и нефти, а также новой технологии его применения при добыче нефти погружными центробежными насосами в структуре промышленного интернета вещей с краевой компьютерной обработкой на интеллектуальном цифровом нефтегазовом месторождении. Представлены результаты модернизации ПМР-анализатора, предназначенного для оперативного всеобъемлющего мониторинга и управления на цифровом месторождении и экспресс-контроля максимального числа характеристик продукции скважин с представительным пробоотбором. Приведены результаты работы: новая система пробоотбора, повышающая представительность отбора, и алгоритм функционирования ПМР-анализатора в структуре промышленного интернета вещей с компьютерной обработкой, что позволяет преодолеть ограничения, снизить стоимость операций, повысить достоверность данных и надежность работы оборудования. Рассмотрены преимущества метода ПМР-релаксометрии и приборов на его базе для контроля свойств жидкости и управления установками добычи и подготовки нефти.
Ключевые слова
Об авторах
Р. С. Кашаев
Казанский государственный энергетический университет
Россия
Россия
Рустем Султанхамитович Кашаев - д-р техн. наук, профессор; кафедра приборостроения и мехатроники
Казань
Д. А. Нгуен
Казанский государственный энергетический университет
Россия
Россия
Дык Ань Нгуен - аспирант; кафедра приборостроения и мехатроники
Казань
О. В. Козелков
Казанский государственный энергетический университет
Россия
Россия
Олег Владимирович Козелков - д-р техн. наук, доцент; кафедра приборостроения и мехатроники, заведующий кафедрой
Казань
Список литературы
1. Rosendahl T., Hepso V. Integrated operations in the oil and gas industry: sustanability and capabability development // Imprint of IGI Global. 2013.
2. Тихомирнов Л. И. Цифровизация: ключевые факторы успеха // Нефтегаз. 2019. В. 1–2. С. 142–143.
3. Макеев А. А. Оптимизация работы центробежных насосов в малодебитных скважинах доюрского комплекса // Нефтяное хозяйство. 2023. № 4. С. 98–100. DOI: 10/24887/0028-2448-2023-4-98-100.
4. Пат. 150614 РФ. Автоматический пробоотборник / М. С. Немиров, С. И. Силантьев, Е. В. Савинов, Р. Р. Нурмухаметов. Опубл. 27.07.2010. Бюл. № 21.
5. Афанасьев М. Я., Грибовский А. А. Концепция адаптивной платформы технологического оборудования // Изв. вузов. Приборостроение. 2015. Т. 58, № 4. С. 268–272. DOI: 10.17686/0021-3454-2015-58-4-268-272.
6. Ramzey H., Badawy M., Elhosseini M., Elbaset A. I2OT-EC: A Framework for Smart Real-Time Monitoring and Controlling Crude Oil Production Exploiting IIOT and Edge Computing // Energies. 2023. N 16. DOI: 10.3390/en16042023.
7. Муслимов Р. Х., Плотникова И. Н. Альтернативные подходы — залог создания прорывных технологий в области поиска, разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений // Нефть. Газ. Новации. 2018. № 9. С. 24–32.
8. Чижик В. И. Квантовая радиофизика. СПб: Изд-во СПбГУ, 2004. 689 с.
9. Safieva R. Z., Mishin V. D. Systems Analysis of the Evolutiom of Views on Oil Systems: From Petroleum Chemistry to Petroinformatics // Pet. Chem. 2021.Vol. 61. P. 539–554.
10. Kashaev R. S., Temnikov A. N., Idiatullin Z. Sh., Charitonov M. V., Farachov T. I. NMR-Analyser for Automatic Control of Physical-Chemical Parameters of Crude Oil and Bitumen // Extended Abstracts of XXVIII Ampere Congress „Magnetic Resonance & Related Phenomena“, Canterbury, UK. 1996. Р. 295–296.
11. Пат. 2544360 РФ. Устройство для измерения состава и расхода многокомпонентных жидкостей методом ЯМР / Р. С. Кашаев, А. Н. Темников, З. Ш. Идиятуллин. Опубл. 20.03.2015. Бюл. № 8.
12. Kashaev R., Nguyen Duk Ahn, Kozelkova V., Kozelkov O., Dudkin V. Online Multiphase Flow Measurement of Crude Oil Properties Using Nuclear (Proton) Magnetic Resonance Automated Measurement Complex for Energy Safety at Smart Oil Deposits // Energies. 2023. N 16 (3). P. 1080. https://doi.org/10.3390/en16031080.
13. Hogendoorn J., Boer A., Appel M., de Jong H., de Leeuw R. Magnetic Resonance Technology. A New Concept for Multiphase Flow Measurement // 31th Intern. North Sea Flow Measurement Workshop, Tonsberg, Norway, 22–25 Oct. 2013.
14. Deng F., Xiao L., Wang M. et al. Online NMR Flowing Fluid Measurement // Appl. Magn. Resonance. 2016. N 47. P. 1239. doi:10.1007/s00723-016-0832-2.
15. Автоматизированные системы определения количественных и качественных характеристик газа, воды, нефти и нефтепродуктов на потоке: Проспект ВИТ [Электронный ресурс]: npp-vit.ru/index.php?option=comcontent&task=view&id=15<mid=35.
16. Wanasinghe T. R., Gosine R. G., James L. A., Mann G. K. I., de Silva O., Warrian P. J. The Internet of Things in the Oil and GasIndustry: A Systematic Review // IEEE Internet Things J. 2020. N 7. P. 8654–8673.
17. Ray P. P., Dash D., Salah K., Kumar N. Blockchain for IoT-based healthcare: Background, consensus, platforms, and use cases // IEEE Syst. J. 2020. N 15. P. 85–94.
18. Zuo Y., Qi Z. A Blockchain-based IoT Framework for Oil Field Remote Monitoring and Control // IEEE Access. 2021. N 10. P. 2497–2514.
19. IoT Agenda. What Is IIoT (Industrial Internet of Things)?—Definition from TechTarget.Com. [Электронный ресурс]: (https://www.techtarget.com/iotagenda/definition/Industrial-Internet-of-Things-IIoT), 01.032022.
20. Simplilearn.com. EdgeComputingVs. Cloud Computing: Key Differences, 2022 [Электронный ресурс]: https://www.simplilearn.com/edge-computing-vs-cloud-computing-article.
21. Козелков О. В., Кашаев Р. С., Михайлов А. Г., Козелкова B. О., Овсеенко Г. А., TranVanTung, Nguyen Chi Kien. Технологии экспресс-контроля и очистки нефти от примесей в мехатронной установке с управлением от комплекса на базе ПМР-релаксометрии // Химическая технология. 2022. № 3. С. 261–266.
Рецензия
Для цитирования:
Кашаев Р.С., Нгуен Д.А., Козелков О.В. Проточный экспресс-анализатор протонного магнитного резонанса в составе промышленного интернета вещей. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2024;67(5):425-434. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2024-67-5-425-434
For citation:
Кashaev R.S., Nguyen D.A., Кozelkov О.V. Flow-through express analyzer of proton magnetic resonance as part of the industrial Internet of things. Journal of Instrument Engineering. 2024;67(5):425-434. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021-3454-2024-67-5-425-434
Просмотров:
29
Послать статью по эл. почте 