IOT ТЕХНОЛОГИИ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

IOT TECHNOLOGIES IN THE OIL AND GAS INDUSTRY

Postnikov Artem

Student, Department of Geology and Oil and Gas business, Sakhalin state University,

Russia, Yuzhno-Sakhalinsk

Kalinin Vitalii

Student, Department of Geology and Oil and Gas business, Sakhalin state University,

Russia, Yuzhno-Sakhalinsk

Ivanova Tatyana

Student, Department of Geology and Oil and Gas business, Sakhalin state University,

Russia, Yuzhno-Sakhalinsk

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается применение технологий Интернета вещей (IoT) в нефтегазовой отрасли. Показаны принципы работы IoT-систем и их отличия от традиционной автоматизации. На примерах раскрываются возможности использования IoT для мониторинга трубопроводов, оптимизации работы скважин, предиктивной диагностики оборудования и повышения промышленной безопасности. Сделан вывод о значимости IoT для повышения эффективности и надёжности производства.

ABSTRACT

The article examines the application of Internet of Things (IoT) technologies in the oil and gas industry. It outlines the principles of IoT systems and their differences from traditional automation. Practical examples demonstrate IoT use for pipeline monitoring, well optimization, predictive equipment diagnostics, and improved industrial safety. The study concludes that IoT plays a key role in enhancing production efficiency and reliability.

Ключевые слова: Интернет вещей, IoT, нефтегазовая отрасль, автоматизация, КИПиА, предиктивная аналитика, цифровые технологии, промышленная безопасность, умные трубопроводы.

Keywords: Internet of Things, IoT, oil and gas industry, automation, instrumentation and control, predictive analytics, digital technologies, industrial safety, smart pipelines.

IoT (Internet of Things) — это «Интернет вещей», то есть сеть физических устройств (датчиков, приборов, машин), которые могут собирать данные, обмениваться ими через интернет и работать согласованно без постоянного участия человека.

Работа IoT-технологий основана на последовательной цепочке процессов. Всё начинается со сбора данных: специальные устройства с датчиками фиксируют параметры среды или оборудования — например, температуру, давление или уровень вибрации. Затем эта информация передаётся по сети: в зависимости от условий это может быть Wi-Fi, мобильная связь, спутниковый канал или промышленный протокол.

После передачи данные поступают на сервер или в облачную платформу, где происходит их обработка. Здесь подключаются алгоритмы анализа, в том числе методы искусственного интеллекта, которые помогают выявить закономерности и спрогнозировать возможные изменения. На заключительном этапе система формирует реакцию: она может подать сигнал о неисправности, автоматически запустить насос, снизить давление или предупредить оператора.

Таким образом, IoT превращает простые измерения в инструмент для осознанного и зачастую автоматического управления сложными процессами.

IoT заметно отличается от классической автоматизации и открывает новые возможности для нефтегазовой отрасли. В традиционных системах датчики подключены к локальной инфраструктуре — например, SCADA или АСУ ТП, и вся информация доступна только операторам на месте. IoT же собирает данные со скважин, трубопроводов и установок в единую облачную систему, доступ к которой можно получить из любой точки мира.

Если автоматизация контролирует процесс «здесь и сейчас» — например, поддерживает давление в трубе, — то IoT делает шаг дальше: оно позволяет анализировать большие массивы данных. Алгоритмы выявляют скрытые неисправности, отслеживают тренды и даже прогнозируют, какое оборудование может выйти из строя через неделю или месяц.

Ещё одно важное отличие — масштабируемость. В классической автоматике добавление нового датчика или модуля часто превращается в сложный проект. В системах IoT это решается проще: можно подключить тысячи «умных» датчиков, которые сразу начнут работать в общей сети.

Наконец, IoT делает возможным предиктивное обслуживание. Если в традиционной схеме система реагирует только тогда, когда неполадка уже произошла, то здесь она способна заранее заметить проблему. Например, по росту вибрации насосного агрегата можно понять, что он скоро выйдет из строя, и вовремя провести ремонт.

Таким образом, IoT не просто автоматизирует процессы, а позволяет их предугадывать, расширяя возможности управления и повышая надёжность производства.

В нефтегазовой отрасли IoT уже используется на самых разных этапах — от добычи до транспортировки. Один из ярких примеров — «умные» трубопроводы: сеть датчиков давления, температуры и акустических сенсоров позволяет в реальном времени отслеживать утечки, коррозию и даже попытки несанкционированных врезок. Это значительно ускоряет реагирование и снижает риски аварий.

Не менее важно применение IoT на скважинах. Датчики, установленные в забое, фиксируют уровень жидкости, давление и температуру, а система на основе этих данных регулирует режим закачки и дебит, помогая увеличить коэффициент извлечения нефти и сократить эксплуатационные расходы.

Отдельное направление — предиктивная диагностика оборудования. Сенсоры вибрации и температуры контролируют состояние насосов и компрессоров, а алгоритмы заранее выявляют признаки износа. Такой подход позволяет перейти от аварийных ремонтов к плановым.

Кроме того, IoT активно используется для повышения безопасности работников и экологического контроля. Носимые датчики фиксируют состояние здоровья и окружающую среду, а газоанализаторы помогают вовремя обнаруживать выбросы и утечки. Всё это делает производство более надёжным и устойчивым.

Таким образом, IoT не просто автоматизирует процессы, а позволяет их предугадывать, расширяя возможности управления и повышая надёжность производства.

Список литературы:

1. Гольдштейн Б. С., Кудинов И. А. Интернет вещей в промышленности: технологии и решения. — М.: Издательство «ДМК Пресс», 2021. — 312 с.
2. Левин В. И., Петров А. Н. Цифровизация и автоматизация в нефтегазовой промышленности. — СПб.: Недра, 2020. — 285 с.
3. Boyes H., Hallaq B., Cunningham J., Watson T. The Industrial Internet of Things (IIoT): An analysis framework. // Computers in Industry. — 2018. — Vol. 101. — P. 1–12.