В Губкинском университете впервые применили нейросеть для анализа качества природного газа

Учёные РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина и Института проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН (ИПУ РАН) создали технологию экспресс-анализа качества природного газа. Впервые для этих целей была разработана нейросеть, что позволило определить показатели качества пробы в режиме реального времени за несколько секунд вместо 20-40 минут традиционным способом – с помощью газовой хроматографии.

«Разработка позволит вывести на новый уровень мониторинг качества газа при транспортировке и поставке потребителям, а главное, намного более оперативно реагировать на нештатные ситуации. Учитывая значение газотранспортной системы для экономики, инновации, повышающие безопасность и надёжность снабжения, сегодня очень важны», – подчеркнул один из разработчиков нейросетевой модели, доцент кафедры автоматизации технологических процессов Губкинского университета Иван Брокарев.

Технология успешно прошла испытания на реальных производственных объектах, которые подтвердили, что точность измерений с помощью нового метода соответствует нормативным требованиям для коммерческого учёта.

В рамках проекта учёные разработали специальную нейросеть, которую обучили на большом объёме данных, включающих показатели более миллиона газовых смесей. Учёные также реализовали модель псевдогаза — виртуального двойника природного газа, который математически описывает многообразие возможных смесей. Эти инструменты позволили сократить количество необходимых для измерения параметров до немногих ключевых – скорости звука в газе, его теплопроводности и концентрации углекислого газа. Требуемые показатели качества газа нейросеть определяет самостоятельно на основе анализа исходных данных.

Для сравнения, при традиционном способе анализа с помощью газового хроматографа оценивается концентрация нескольких десятков компонентов, а сама процедура исследования пробы занимает до 40 минут.

На втором этапе проекта учёные создали методику многоэтапной оценки точности анализа с помощью нейросети – дополнительную «страховку» достоверности каждого полученного результата. Также был исследован компактный измерительный модуль, снимающий необходимые показатели и передающий их на вычислительный блок, который можно устанавливать на узлах учёта и других объектах газотранспортной системы.

«Около 99% анализов качества природного газа сегодня выполняется с помощью традиционных методов. Главный из них – газовая хроматография. Такие приборы дороги – стоимость одного хроматографа может достигать десятков миллионов рублей, громоздки и требуют регулярного и дорогого технического обслуживания. К тому же, это медленный процесс, а на узлах коммерческого учёта, где надо фиксировать параметры в реальном времени, такие задержки осложняют работу. Наш метод позволяет в реальном времени анализировать качество природного газа с помощью коммерчески доступных измерительных приборов суммарной стоимостью до сотен тысяч рублей», – пояснил Иван Брокарев.

На сегодня доля альтернативных методов анализа газа в мире не превышает 1%. Внедрение нейросетевого подхода может стать первым шагом к изменению этого баланса, сделав постоянный контроль качества газа быстрым, доступным и повсеместным.

Разработанная коллективом учёных технология может быть доработана под разные задачи, например, для анализа природного газа промышленного назначения, для анализа биогаза и СПГ, мониторинга газа после гидроразрыва пласта на месторождениях и другие.

Общая протяженность газотранспортной системы России составляет более 180 тысяч километров. Она является самой протяжённой в мире. Основная часть газотранспортной системы входит в состав Единой системы газоснабжения (ЕСГ) России. ЕСГ представляет собой уникальный технологический комплекс, включающий в себя объекты добычи, переработки, транспортировки, хранения и распределения газа в европейской части России и Западной Сибири.

Качество природного газа определяет эффективность и безопасность цепочки его поставок – от заводов и электростанций до бытовых плит. При этом состав газа из разных месторождений и даже из одного трубопровода часто меняется. Это создаёт проблему для точного учёта, справедливой цены и стабильной работы оборудования. Стандартные методы контроля качества газа плохо справляются с новыми вызовами: ростом доли трудноизвлекаемых запасов и нетрадиционных источников газа (СПГ, биогаза), а также требованиями к оперативной точности учёта. Разработка учёных и инженеров-исследователей Губкинского университета и ИПУ РАН – часть глобального тренда на цифровизацию и интеллектуализацию нефтегазовой отрасли.

На нашем сайте используются файлы cookies, которые делают его более удобным для каждого пользователя. Посещая страницы сайта, вы соглашаетесь c нашей Политикой конфиденциальности. ОК