Экспериментальное обоснование выбора моделей для прогнозирования эффективности работы газосепаратора в составе установки электроцентробежного насоса

UDK: 622.276.53.001.57

DOI: 10.24887/0028-2448-2025-12-82-86

Ключевые слова: газосепаратор, установка электроцентробежного насоса (УЭЦН), машинное обучение, газосепарация, TabPFN, экспериментальные исследования

Авт.: Е.В. Юдин, к.ф.-м.н. (Группа компаний «Газпром нефть»); В.А. Купавых, к.т.н. (Уфимский гос. нефтяной технический университет); Б.М. Латыпов, к.т.н. (Уфимский гос. нефтяной технический университет); В.Е. Чернышов (Ассоциация «Цифровые технологии в промышленности»); М.Д. Шабунин (Научно-образовательный центр «Газпромнефть–УГНТУ»); И.В. Григорьев (Научно-образовательный центр «Газпромнефть–УГНТУ»; РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина); М.В. Вербицкий (РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина)

Статья посвящена экспериментальному и модельному обоснованию методов прогнозирования эффективности газосепараторов, используемых в составе установок электроцентробежных насосов (УЭЦН) при добыче продукции с высоким газосодержанием. Проблематика газосепарации остается ключевой для повышения надежности и оптимизации работы погружного оборудования, поскольку наличие свободного газа снижает напорные характеристики насосов, вызывает кавитацию, вибрации и уменьшает межремонтный период. Для решения этой задачи была разработана экспериментальная программа исследований на специализированном стенде РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, позволяющем моделировать газожидкостные смеси и исследовать работу сепараторов различных типоразмеров. На основе полученных данных выполнено сравнение классических статистических моделей (полиномиальная регрессия, Ridge, Lasso, ElasticNet) и современного алгоритма машинного обучения TabPFN, ориентированного на малые табличные данные. Оценка точности проводилась с использованием коэффициента детерминации R2, средней абсолютной ошибки (MAPE), а также кросс-валидации. Показано, что TabPFN существенно превосходит линейные и полиномиальные модели по точности прогнозирования остаточного газосодержания: при использовании всех восьми признаков MAPE составила 1,45 %, R2 - 0,96. Статистические модели обеспечивают меньшую ошибку интерпретации, но позволяют выявлять вклад отдельных факторов. Результаты подтверждают перспективность применения методов машинного обучения для построения цифровых двойников и систем предиктивного управления оборудованием в реальном времени.

Список литературы

1. Wilson B.L. ESP Gas separator’s affect on run life // SPE-28526-MS. – 1994. – https://doi.org/10.2118/28526-MS

2. Анализ влияния эксплуатационных параметров и режимов работы добывающих скважин на надежность установок электроцентробежных насосов /

Н.И. Кузьмин, В.С. Вербицкий, Р.А. Хабибуллин [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2024. – № 12. – С. 106–111. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2024-12-106-111. – EDN: VZWZDF

3. Юдин Е.В., Горбачева В.Н., Смирнов Н.А. Моделирование и оптимизация режимов работы скважин, фонтанирующих через затрубное пространство // Нефтяное хозяйство. – 2022. – № 11. – С. 122–126. – https://doi.org/10.24887/0028-2448-2022-11-122-126. – EDN: HRVGFA

4. Modeling and Optimization of ESP Wells Operating in Intermittent Mode / E. Yudin [et al.] // SPE-212116-MS. – 2022. – https://doi.org/10.2118/212116-MS

5. New Applications of Transient Multiphase Flow Models in Wells and Pipelines for Production Management / E. Yudin [et al.] // SPE-201884-MS. – 2020. – https://doi.org/10.2118/201884-MS. – EDN: TNIEZH

6. Harun A.F., Prado M.G., Serrano J.C. A mechanistic model to predict natural gas separation efficiency in inclined pumping wells // SPE-67184-MS. – 2001. – https://doi.org/10.2118/67184-MS

7. Lea J.F., Bearden J.L. Gas separator performance for submersible pump operation // Journal of Petroleum Technology. – 1982. – V. 34. – № 6. – P. 1327–1333. – https://doi.org/10.2118/9219-PA

8. Gadbrashitov I.F., Sudeyev I.V. Generation of curves of effective gas separation at the ESP intake on the basis of processed real measurements collected in the Priobskoye oil field // SPE-102272-RU. – 2006. – https://doi.org/10.2118/102272-RU. – EDN: MRHUTT

9. Горидько К.А., Кобзарь О.С. Методика определения эффективности работы газосепаратора в составе скважинной установки электроцентробежного насоса // Научные труды НИПИ Нефтегаз ГНКАР. – 2023. – № S1. – С. 9–20. – https://doi.org/10.5510/OGP2023SI100831. – EDN: VHKYUE

10. Михайлов В.Г., Петров П.В. Математическая модель сепарации газа в рабочей камере роторного газосепаратора // Вестник УГАТУ. – 2008. – Т. 10. – № 1. – С. 21–29. – EDN: JXEBJN

11. Harun A.F., Prado M.G., Shirazi S.A. An improved model for predicting separation efficiency of a rotary gas separator in ESP systems // SPE-63044-MS. – 2000. – https://doi.org/10.2523/63044-MS

12. Ojeda, L.C.O., Olubode M., Karami H. Application of machine learning to evaluate the performances of various downhole centrifugal separator types in oil and gas production systems // SPE-213059-MS. – 2023. – https://doi.org/10.2118/213059-MS

13. Sharma A., Ojeda C.S., Yuan N. Predicting Gas Separation Efficiency of a Downhole Separator Using Machine Learning // Energies. – 2024. – V. 17. – № 11. –

P. 2655. – https://doi.org/10.3390/en17112655. – EDN: DPMRAF

14. Okafor C.C., Verdin P.G. 3D computational fluid dynamics analysis of natural gas separation efficiency in multiphase pumping wells with heterogeneous flow regime // Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics. – 2024. – V. 18. – № 1. – P. 2395452–2395473. – https://doi.org/10.1080/19942060.2024.2395452

15. Okafor C.C., Verdin P.G., Hart P. CFD investigation of downhole natural gas separation efficiency in the churn flow regime // SPE-204509-MS. – 2021. –

DOI: https://doi.org/10.2118/204509-MS

16. Liu B., Prado M. Application of a bubble tracking technique for estimating downhole natural separation efficiency // Journal of Canadian Petroleum Technology. – 2004. – V. 43. – № 05. – https://doi.org/10.2118/04-05-05

17. Drozdov A.N. Stand Investigations of ESP’s and gas separator’s characteristics on gas-liquid mixtures with different values of free-gas volume, intake pressure, foaminess and viscosity of liquid // SPE-134198-MS. – 2010. – https://doi.org/10.2118/134198-ms. – EDN: OHOFLX

18. Drozdov A.N., Verbitckiy V.S., Arseniev A.A. Rotary gas separators in high GOR wells, field and lab tests comparison // SPE-117415-MS. – 2008. – https://doi.org/10.2118/117415-MS. – EDN: MXQVCZ

19. McCoy J.N., Podio A.L., Lisigurski O. A laboratory study with field data of downhole gas separators // SPE-96619-PA. – 2007. – https://doi.org/10.2118/96619-PA

20. Пат. № 2075654C1 РФ, МПК F04D 15/00 (1995.01). Способ испытаний гидравлических машин и электродвигателей к ним и стенд для его осуществления / А.Н. Дроздов, Л.А. Демьянова; патентообладатель: Государственная академия нефти и газа им. И.М. Губкина; № 95103498/06; заявл. 1995.03.2014; опубл. 1997.02.2010.