Оцінка надійності та прогнозування відмов заглибних насосів за допомогою передових методів моделювання

Анотація

У статті досліджено сучасні підходи до прогнозуючого обслуговування заглибних насосів із використанням алгоритмів штучного інтелекту та IoT-сенсорів. Актуальність роботи зумовлена необхідністю підвищення надійності насосного обладнання та оптимізації витрат на його технічне обслуговування. Встановлено, що основними проблемами є високі витрати на модернізацію інфраструктури, складність адаптації алгоритмів до змінних потокових даних та потреба у кваліфікованому персоналі для роботи із системою моніторингу. Метою дослідження є розробка рекомендацій щодо інтеграції систем прогнозуючого обслуговування для зниження кількості аварійних простоїв і оптимізації витрат на обслуговування. У статті використано методи порівняльного аналізу ефективності моделей прогнозування, а також дослідження впливу змін ключових параметрів, таких як тиск, температура та вібрація, на прогнозування технічного стану насосів у реальному часі. Результати показали, що запропонована модель на основі рекурентних нейронних мереж перевершує традиційні підходи за всіма ключовими показниками, зокрема за точністю та повнотою. Зроблено висновок про необхідність поетапного впровадження пілотних проєктів для адаптації системи до виробничих умов і забезпечення безперервного моніторингу. Перспективи подальших досліджень включають розробку адаптивних моделей для роботи з неповними даними, а також підвищення автономності систем обслуговування через самонавчання моделей. Це сприятиме стабільній роботі насосних систем у складних експлуатаційних умовах