ЦИФРОВІ ПІДХОДИ ДО АВТОМАТИЗАЦІЇ УПРАВЛІННЯ РЕЖИМАМИ БУРІННЯ: АДАПТАЦІЯ, АЛГОРИТМИ, ВПРОВАДЖЕННЯ
DOI:
https://doi.org/10.31471/1993-9981-2025-1(54)-109-120Ключові слова:
режими буріння, автоматизація, адаптивне керування, штучний інтелект, моніторинг, безпека процесу буріння, алгоритми підтримки прийняття рішень.Анотація
Розглянуто актуальні підходи до створення та впровадження автоматизованих систем управління режимами буріння (АСУ РБ) на бурових установках нового покоління, що функціонують в умовах ускладненої геолого-технічної обстановки. Обґрунтовано необхідність застосування автоматизації для підвищення ефективності, керованості та безпеки бурових процесів. Висвітлено сучасні тенденції в розвитку таких систем, здійснено порівняльний аналіз технічних рішень, реалізованих провідними світовими компаніями (SLB, NOV, Esimtech), а також розглянуто вітчизняні науково-практичні напрацювання в цій сфері. Систематизовано ключові функціональні можливості систем, такі як стабілізація механічної швидкості буріння, контроль навантаження на долото, регулювання витрати промивальної рідини, адаптивне керування моментом і частотою обертання вибійного двигуна. Запропоновано класифікацію АСУ РБ за типом реалізації та сферою застосування: для класичних роторних установок, електробуріння, колтюбінгових технологій. Особливу увагу приділено використанню двоконтурних структур регулювання з нетрадиційними керуючими параметрами, такими як перепад тиску, споживаний струм, вібраційні навантаження. Показано переваги інтеграції адаптивних алгоритмів і систем підтримки прийняття рішень для забезпечення стабільності режимів буріння в реальному часі. Безпека виокремлюється як ключова перевага впровадження автоматизації, оскільки дозволяє суттєво знизити вплив людського чинника та ризик виникнення аварій. Підтверджено можливість адаптації АСУ РБ до існуючих технічних платформ з мінімальними апаратними модифікаціями. Окреслено перспективи подальшого розвитку систем управління на основі штучного інтелекту, цифрових двійників, хмарної аналітики та дистанційного моніторингу технологічних параметрів, що є критично важливим для нафтогазової галузі.
Завантаження
Посилання
Digital Drilling Control System. URL: https://www.slb.com/products-and-services/innovating-in-oil-and-gas/well-construction/rigs-and-equipment/rig-equipment/cabins-and-controls/digital-drilling-control-system (дата звернення 14.04.2025)
Drilling Control Systems and Rig Automation. URL: https://www.nov.com/products/drilling-control-systems-and-rig-automation (дата звернення 14.04.2025)
Why Petroleum Simulation Training System Is Necessary. URL: https://www.esimtech.com/why-petroleum-simulation-training-system-is-necessary.html (дата звернення 15.04.2025)
Bryan Atchison, Automated well control: A step change in safety, Digital Chemical Engineering.2022. Vol. 3. 100022. doi: 10.1016/j.dche.2022.100022
Kozhevnikov A. O., Baochang Liu, Pashchenko A. A. Avtomatyzovani systemy keruvannya protsesom burinnya. Zbirnyk naukovykh pratsʹ "Porodoruynivnyy ta metaloobrobnyy instrument - tekhnika ta tekhnolohiya yoho vyhotovlennya ta zastosuvannya. Kyiv. 2018. Vypusk 21. P. 40-45. [in Ukrainian]
Eren Tuna, Ozbayoglu Evren. Real Time Optimization of Drilling Parameters During Drilling Operations. SPE Oil and Gas India Conference and Exhibition, Mumbai, India. 2010. doi: 10.2118/129126-MS
Gan Chao, Cao Weihua, Liu Kang-Zhi, Wu Min. Dynamic Optimization-Based Intelligent Control System for Drilling Rate of Penetration (ROP): Simulation and Industrial Application. IEEE Transactions on Industrial Informatics PP (99). 1-8. January 2023. doi:10.1109/TII.2023.3313633
Alread W., Bourque I., Mannering M., Chapmen C., Castel B. etc. Drilling Automation. Oilfield Revieu. 2012. Vol. 24. No 2. P. 18-27. URL:https://www.researchgate.net/publication /248391350_Drilling_Automation
Florence F., Porche M., Thomes R., Fox R. Multyparameter Autodrilling Capabilities Provide Drilling. Economic Benefits. Paper SPE. IADC 119965, presented at the SPE. IADC Drilling Conference and Exihibition. Amsterdam. March 17-19, 2009. doi: 10.2118/119965-MS
Beyond ROP: Industry taking systems view to drilling optimization. Mar 7, 2016. URL: https://drillingcontractor.org/beyond-rop-industry-taking-systems-view-to-drilling-optimization-38739 (дата звернення 02.05.2025)
Schlumberger Introduces Autonomous Directional Drilling. August 17, 2021. URL: https://www.slb.com/news-and-insights/newsroom/press-release/2021/pr-2021-0817-autonomous-directional-drilling (дата звернення 04.05.2025)
Jacobs Trent. Automated Drilling Technologies Showing Promise. Journal of Petroleum Technology. 2015. Vol. 67. P. 50-55.doi: 10.2118/0615-0050-JPT
Wu Xiao, Lai Xuzhi, Hu Jie, Lu Chengda, Yang Xiao, Zhou Yang, Wu Min. Efficiency-safety coordination optimization in drilling process under complex formations. Neurocomputing. 2025. 630. 129732. 10.1016/j.neucom.2025.129732
Sui D. Real-Time Drilling Performance Optimization Using Automated Penetration Rate Algorithms with Vibration Control. Fuels. 2025. Vol.6. P. 33. doi: 10.3390/fuels6020033
Boukredera Farouk, Youcefi Mohamed, Hadjadj Ahmed, Ezenkwu Chinedu, Vaziri Vahid, Aphale Sumeet S. Enhancing the drilling efficiency through the application of machine learning and optimization algorithm. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023. Vol. 126. 107035.doi: 10.1016/j.engappai.2023.107035
Egbumokei Peter, Pub Anfo. Automation and worker safety: Balancing risks and benefits in oil, gas, and renewable energy industries. International Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation. 2025. 05.P. 1273-1283.doi: 10.54660/.IJMRGE.2024.5.4.1273-1283
.png)
