Кейс посвящён предсказанию отказов УЭЦН. В рамках задачи было проанализировано более 233 случаев отказов, включая 69 технологических параметров на каждую скважину, а также данные по конструкции и паспортам оборудования. Для решения была разработана гибридная модель, объединяющая физические расчёты и машинное обучение. Использовались интегральные признаки, в том числе эффективность охлаждения двигателя, давление на выкиде насоса, восстановленные параметры ТМС. Модель прошла три этапа: проверку гипотезы, расширение признаков и внедрение физики. В результате была достигнута точность предсказания на уровне 84% на тестовой выборке. В рамках проекта также был построен индекс здоровья оборудования, что позволило перейти к следующей стадии внедрения — масштабированию подхода на производственный контур.

Была разработана система виртуальной расходометрии и анализа фонда скважин. Основная цель заключалась в оценке дебита и состояния оборудования без применения физического измерения. Команда Solvtech реализовала решение на базе платформы CycleOp VMAP, внедрив физическую модель расчёта расхода и алгоритмы машинного обучения для УЭЦН. Особое внимание было уделено адаптации под особенности фонда компании. В ходе проекта протестированы различные подходы к виртуальному расходомеру, обеспечена интеграция с информационными системами (OIS и Телескоп), а также доработан модуль мгновенного анализа. Средняя погрешность расчёта составила менее 10%, что позволило перейти к масштабному внедрению системы на всем фонде скважин.

Мы внедрили интеллектуальную систему мониторинга и диагностики работы оборудования. В рамках проекта была создана модель виртуального расходомера, учитывающая специфику условий эксплуатации в регионе. Решение было реализовано на базе CycleOp VMAP с применением физического моделирования и алгоритмов мгновенного анализа. Отдельно была доработана аналитическая логика для учёта параметров фонда скважин и адаптирована под инфраструктуру заказчика. Интеграция с системой OSISoft PI позволила обеспечить точный и стабильный сбор данных. Средняя погрешность расчёта расхода по фонду составила менее 1.8%, а для 72% скважин — менее 1%. Корректная работа ключевых аналитических алгоритмов была подтверждена в пилотной зоне, и система успешно развернута на стороне заказчика.

Специалисты Solvtech выполнили углублённый анализ механизированного фонда скважин с опорой на цифровые инструменты платформы CycleOp. С помощью CycleOp Design были смоделированы более 100 кейсов «пласт-скважина», определены оптимальные глубины спуска и напоры, а также проанализированы температурные профили. Выявлены отклонения между расчётными и фактическими характеристиками работы ГНО, даны рекомендации по настройке защит. В качестве ключевого решения рекомендовано внедрение CycleOp VMAP для онлайн-мониторинга и виртуального контроля дебита, а также цифровизация карточек вывода скважин на режим с автоматической проверкой корректности. Благодаря рекомендациям Solvtech была скорректирована логика управления оборудованием, усилен контроль со стороны сервиса и запущен процесс цифровой трансформации управления эксплуатацией фонда.

Для ПАО «ЛУКОЙЛ» команда Solvtech оказала консалтинговую поддержку по подбору и анализу компоновок погружного оборудования на активах в Ираке и Мексике. В рамках проекта: На месторождении блок 10 (Ирак) проведён анализ действующих компоновок ГНО по 4 скважинам; Для месторождения «Западная Курна-2» (Ирак) выполнен подбор УЭЦН и определена оптимальная компоновка ОРЭ; На мексиканском активе произведено 102 подбора, чтобы оценить возможность достижения целевого дебита в 12 000 баррелей в сутки. Работы выполнены с использованием CycleOp Design. Были смоделированы технологические режимы, проанализированы условия эксплуатации и определены оптимальные варианты оборудования. Это позволило повысить устойчивость фонда скважин к осложнениям и увеличить эффективность добычи. Проект стал примером применения цифровых инструментов при работе с международными активами и подтвердил экспертную роль Solvtech в сопровождении проектов ЛУКОЙЛ за рубежом.

Для ООО «ЭПУ-Сервис» команда Solvtech разработала регламент по подбору длины кабельной термоставки с использованием CycleOp Design. Были проанализированы более 100 скважин, смоделированы температурные профили и выявлены причины перегрева оборудования. Новый подход позволил точно рассчитать критические зоны нагрева, оптимизировать длину термоставки и снизить риск отказов. В результате достигнута экономия кабеля на 9% без потери надёжности. Проект стал основой обновлённой корпоративной методологии и примером эффективного применения цифровых инструментов в нефтесервисе для повышения надёжности УЭЦН и снижения эксплуатационных затрат.

Solvtech активно участвует в образовательных инициативах на базе филиала ПНИПУ в г. Когалым, реализуя курсы в рамках проекта передовых инженерных школ. В рамках направления «Системы автоматизации в нефтегазодобывающих компаниях» специалисты компании проводят лекции и лабораторные занятия, обучая студентов принципам работы промышленных датчиков, их применению в нефтедобыче и интеграции с цифровыми платформами. Отдельное внимание уделяется курсу «Безлюдное месторождение», где разбираются технологии ИИ, ML и LLM, подходы к автоматизации сбора и анализа данных. Образовательная деятельность способствует подготовке кадров, владеющих современными инструментами цифровой трансформации отрасли.

Solvtech совместно с ООО «ЛУКОЙЛ» — ТПП «Когалымнефтегаз» в рамках участия в конференции молодых специалистов провели структурированный мастер-класс по цифровым технологиям нефтедобычи. Были рассмотрены современные методы анализа фонда скважин, цифровые инструменты мониторинга и диагностики, а также кейсы внедрения интеллектуальных систем управления. Особое внимание уделялось практическим аспектам, включая кейсы технической mentorship и цифровизации. Solvtech помог молодым специалистам получить уникальный опыт применения цифровых решений для повышения эффективности работы нефтяных компаний.