La Universidad Estatal de Togliatti (TSU) junto con la Universidad Técnica Estatal de Samara (SamGTU) han desarrollado soluciones innovadoras para aumentar la fiabilidad de los equipos de los pozos petroleros. La metodología, basada en la inteligencia artificial, se aplica con éxito en una de las compañías petroleras.
Los científicos han creado modelos de redes neuronales que analizan datos sobre fallas en motores eléctricos sumergibles (MES). La metodología permite predecir posibles fallas y tomar decisiones sobre la reparación o el reemplazo de equipos. Según el profesor asociado de la TSU, Vladimir Romanov, los MES a menudo fallan debido a las altas cargas y al entorno agresivo.
Los especialistas han desarrollado un indicador integral de fiabilidad que ayuda a las empresas a evaluar los riesgos de falla de cada MES. Tiene en cuenta el historial de fallas, el modo de operación y los costos de reparación. Los datos se ingresan en un complejo de software especial que genera una lista de dispositivos según el grado de riesgo.
Este enfoque reduce la probabilidad de accidentes y tiempos de inactividad, y también reduce los costos de mantenimiento. Ahora las empresas pueden concentrarse en la reparación de los dispositivos más vulnerables, optimizando el modo de operación de los demás. Esto es significativamente más efectivo que los métodos tradicionales de reparación planificada.
Lea más sobre este tema:
Más del 40% de las empresas del sector energético utilizan tecnologías de inteligencia artificial
