В данной работе создана модель виртуального расходомера, позволяющая оценивать динамику добычи жидкости нефтяной скважины с электроприводным центробежным насосом (ЭЦН). Работа состоит из двух частей. В первой части за счет увязки моделей течения жидкости по стволу и работы ЭЦН, по параметрам работы насоса определяется объем добываемой продукции в промежутки, когда фактический замер не проводился. Во второй части для решения аналогичной задачи используются методы машинного обучения. По обоим подходам выведены метрики качества и сделан вывод об их пригодности.

In the given work a virtual flowmeter is created. Proposed model allows estimating production of an oil well equipped with an electrical submersible pump (ESP). This work consists of two parts. In the first part production volume is estimated by merging models of flow in a well with an ESP and by using information from pump telemetry system. Such estimation allows monitoring well’s production even when there is no data from real flowmeters. In the second part machine learning algorithms were used for the same problem. Metrics for both approaches were used and their usability was estimated.