Details

В работе выполнен анализ технологического процесса электрообезвоживания нефти, выделены шесть характерных режимов работы электродегидратора (нормальный, высокая проводимость, периодические замыкания, полное короткое замыкание, пенообразование, накопление отложений). Разработана имитационная модель электродегидратора (цифровой двойник), генерирующая временные ряды тока, напряжения, обводненности и эффективности в реальном времени. Модель реализована на языке Python с использованием веб-фреймворка Dash, включает интерактивный пользовательский интерфейс и поддерживает ручное переключение сценариев, а также автоматический режим генерации аварийных ситуаций. Важной особенностью модели является поддержка протокола OPC-UA, что позволяет подключаться к промышленному серверу для получения реальных данных с электродегидратора либо для тестирования внешних алгоритмов интеллектуального анализа непосредственно в контуре модели. Благодаря этому модель может служить полигоном для отладки и валидации алгоритмов выявления аномалий, прогнозирования и расчета индекса здоровья перед их внедрением на реальном оборудовании. Проведено тестирование модели во всех сценариях, показана ее пригодность для обучения операторов и для испытаний алгоритмов интеллектуального анализа. Разработанный цифровой двойник может быть использован на объектах нефтегазовой отрасли для повышения надежности и безопасности эксплуатации электродегидраторов.

The analysis of the crude oil dehydration process was carried out, six typical operating modes of the electro-dehydrator were identified (normal, high conductivity, periodic short circuits, full short circuit, foaming, deposit accumulation). A simulation model of the electro-dehydrator (digital twin) was developed, generating time series of current, voltage, water content and efficiency in real time. The model is implemented in Python using the Dash web framework, includes an interactive user interface and supports manual scenario switching as well as automatic emergency mode generation. A key feature of the model is its support for the OPC-UA protocol, which allows connecting to an industrial server to receive real data from the electro-dehydrator or to test external intelligent analysis algorithms directly within the model loop. This enables the model to serve as a testing ground for debugging and validating anomaly detection, forecasting, and health index calculation algorithms before their deployment on real equipment. The model was tested in all scenarios, proving its suitability for operator training and for debugging intelligent analysis algorithms – anomaly detection, forecasting, equipment health index calculation. The developed digital twin can be used in oil and gas industry facilities to improve the reliability and safety of electro-dehydrator operation.