RU2779905C1

RU2779905C1 - Optimising an industrial machine

Info

Publication number: RU2779905C1
Application number: RU2021122521A
Authority: RU
Inventors: Дэхао ЧЖУ; Стэнли Томас ДЕННИ
Original assignee: Бейкер Хьюз Оилфилд Оперейшнс Ллк
Priority date: 2019-01-31
Filing date: 2020-01-31
Publication date: 2022-09-15

Abstract

FIELD: controlling.

SUBSTANCE: invention relates to a method and system for monitoring and controlling the operation of a cluster of petroleum boreholes. In the method, a working characteristic of the first industrial machine from multiple industrial machines is measured for mechanised operation of boreholes in a cluster, by means of at least one sensor functionally linked with the first industrial machine; retrospective data characterising the measured working characteristic of the first industrial machine is input into a digital model of the first industrial machine, processed by a processor; the operating mode area associated with the first industrial machine is identified based on the retrospective data, wherein the operating mode area indicates the range of values of the working parameter of the first industrial machine; the recommended operating parameter is determined, wherein the determining includes the use of the operating mode area and the user input data as operating limitations associated with one or more of the multiple industrial machines; a visual representation of the recommended operating parameter is generated in the display area of the user graphic interface; and the operation of at least one industrial machine in the cluster is controlled based on the visual representation of the recommended operating parameter.

EFFECT: increase in the wear resistance of the industrial machine.

24 cl, 4 dwg

Description

ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ ИЗОБРЕТЕНИЯBACKGROUND OF THE INVENTION

[0001] Для добычи нефти из традиционных и нетрадиционных источников можно использовать устройства для механизированной эксплуатации скважин, такие как электрические погружные насосы (ESP), станки-качалки и т.п. Добычу нефти из скважин с ESP можно оптимизировать отдельно для каждой скважины. В итерационном процессе оптимизации каждой скважины инженеры по добыче могут руководствоваться оценками и опытом, при этом можно гарантировать, что не будут нарушены ограничения на уровне кластера. Этот процесс может быть трудоемким и может не приводить к максимальной добыче нефти из всех скважин в кластере.[0001] Artificial lift devices such as electric submersible pumps (ESPs), pumping units, and the like can be used to produce oil from conventional and unconventional sources. Oil production from wells with ESP can be optimized separately for each well. In the iterative process of optimizing each well, production engineers can be guided by judgment and experience while ensuring that cluster-level constraints are not violated. This process can be labor intensive and may not result in maximum oil recovery from all wells in the cluster.

[0002] Кроме того, программное обеспечение, которое в настоящее время используется работниками нефтегазовой отрасли, может работать на настольных системах. Несколько приложений работают на мобильных устройствах разного вида. Поскольку вычислительные ресурсы, доступные на настольных системах, могут быть ограничены, работа некоторых алгоритмов оптимизации может занимать больше времени, чем пользователь готов или может потратить на ожидание результата. В некоторых случаях алгоритмы могут выполняться в фоновом режиме по расписанию. Пользователи могут получать уведомления, когда результат оптимизации превышает заранее определенное пороговое значение. Из-за ограниченной доступности вычислительных ресурсов в настольных средах программные пакеты не могут обеспечить желаемый пользовательский интерфейс. Кроме того, характеристики моделей скважин могу выбираться ситуативно, в результате чего оптимизация будет выполняться для некалиброванных моделей скважин.[0002] In addition, the software currently used by oil and gas industry workers can run on desktop systems. Several applications work on different types of mobile devices. Because the computing resources available on desktop systems may be limited, some optimization algorithms may take longer than the user is willing or able to spend waiting for the result. In some cases, algorithms can run in the background on a schedule. Users can be notified when the optimization result exceeds a predefined threshold. Due to the limited availability of computing resources in desktop environments, software packages cannot provide the desired user experience. In addition, well model characteristics can be selected ad hoc, resulting in optimization being performed for uncalibrated well models.

ИЗЛОЖЕНИЕ СУЩНОСТИ ИЗОБРЕТЕНИЯSUMMARY OF THE INVENTION

[0003] В различных аспектах описанного объекта изобретения могут быть обеспечены одна или более из следующих возможностей. Система мониторинга нефтяного месторождения может улучшить/изменить добычу нефти, воды и/или газа в кластере нефтяных скважин на нефтяном месторождении с управлением рабочими параметрами нефтяного насоса в кластере нефтяных скважин. Система мониторинга может предоставить пользователю рекомендации. Например, на основе системных ограничений (например, области эксплуатационных режимов) метод оптимизации (например, линейное программирование) может рекомендовать рабочие параметры (например, новый набор частот ESP для кластера ESP) для улучшения (например, максимального увеличения) добычи нефти. Система мониторинга также может моделировать добычу сырой нефти на основе входных данных, предоставленных пользователем.[0003] In various aspects of the described subject matter, one or more of the following may be provided. The oil field monitoring system can improve/change the production of oil, water and/or gas in an oil well cluster in an oil field by controlling the operating parameters of an oil pump in the oil well cluster. The monitoring system can provide recommendations to the user. For example, based on system constraints (eg, operating range), an optimization technique (eg, linear programming) may recommend operating parameters (eg, a new set of ESP frequencies for an ESP cluster) to improve (eg, maximize) oil recovery. The monitoring system can also simulate crude oil production based on input provided by the user.

[0004] В одном варианте осуществления способ может включать прием ретроспективных данных, характеризующих определенную рабочую характеристику первой промышленной машины из множества промышленных машин в кластере. Способ может также включать определение области эксплуатационных режимов, связанной с первой промышленной машиной, на основе ретроспективных данных. Область эксплуатационных режимов может указывать на диапазон значений рабочего параметра первой промышленной машины. Способ может дополнительно включать определение рекомендуемого эксплуатационного параметра, причем определение может включать использование области эксплуатационных режимов и данных пользовательского ввода в качестве эксплуатационных ограничений, связанных с одной или более из множества промышленных машин. Способ также может включать отрисовку в области отображения графического пользовательского интерфейса визуального представления рекомендуемых эксплуатационных параметров.[0004] In one embodiment, the method may include receiving historical data indicative of a certain performance of a first industrial machine from a plurality of industrial machines in a cluster. The method may also include determining the operating range associated with the first industrial machine based on historical data. The operating range may indicate a range of values for the operating parameter of the first industrial machine. The method may further include determining a recommended operating parameter, which determination may include using the operating range and user input data as operating limits associated with one or more of the plurality of industrial machines. The method may also include drawing in the display area of the graphical user interface a visual representation of the recommended operating parameters.

[0005] Один или более из следующих признаков могут быть включены в любой целесообразной комбинации.[0005] One or more of the following features may be included in any suitable combination.

[0006] В одном варианте осуществления определение области эксплуатационных режимов может включать определение по меньшей мере одного из первого измеренного значения рабочей характеристики и второго измеренного значения рабочей характеристики из ретроспективных данных. Измеренные значения первой и второй рабочих характеристик могут указывать на предварительно заданный диапазон значений характеристик первой промышленной машины. Определение области эксплуатационных режимов может дополнительно включать расчет по меньшей мере одного из первого значения границы области эксплуатационных режимов в соответствии с первым измеренным значением рабочей характеристики и второго значения границы области эксплуатационных режимов в соответствии со вторым измеренным значением рабочей характеристики. В другом варианте осуществления расчет первого значения границы области эксплуатационных режимов может включать изменение входных данных цифровой модели с характеристикой множества промышленных машин на основании разности между предыдущими выходными данными цифровой модели и первым измеренным значением рабочей характеристики.[0006] In one embodiment, determining the operating range may include determining at least one of a first measured performance value and a second measured performance value from historical data. The measured values of the first and second performance characteristics may indicate a predetermined range of performance values of the first industrial machine. Determining the operating region may further include calculating at least one of a first operating region boundary value in accordance with the first measured performance value and a second operating region boundary value in accordance with the second measured performance value. In another embodiment, calculating the first operating region boundary value may include modifying the input of the digital model with the performance of the plurality of industrial machines based on the difference between the previous output of the digital model and the first measured performance value.

[0007] В одном варианте осуществления способ может дополнительно включать отрисовку в области отображения графического интерфейса пользователя интерактивного графического объекта, характеризующего вводимое пользователем значение. Способ может также включать прием данных, характеризующих взаимодействие пользователя с интерактивным графическим объектом. Данные, характеризующие взаимодействие с пользователем, могут указывать на вводимое пользователем значение. Способ может дополнительно включать обновление цифровой модели на основе вводимого пользователем значения и области эксплуатационных режимов. В другом варианте осуществления обновление цифровой модели может включать вычисление одного или более коэффициентов системы, связанных со множеством промышленных машин. В еще одном варианте осуществления характеристическое математическое представление, содержащее систему уравнений, можно использовать для вычисления одного или более коэффициентов системы по меньшей мере частично на основе области эксплуатационных режимов и вводимого пользователем значения.[0007] In one embodiment, the method may further include drawing in the display area of the graphical user interface an interactive graphical object characterizing the value entered by the user. The method may also include receiving data indicative of user interaction with the interactive graphical object. Data characterizing user interaction may indicate a value entered by the user. The method may further include updating the digital model based on a user input and an operating range. In another embodiment, updating the digital model may include calculating one or more system coefficients associated with a plurality of industrial machines. In yet another embodiment, a characteristic mathematical representation containing a system of equations can be used to calculate one or more coefficients of the system based at least in part on the operating range and a user input.

[0008] В одном варианте осуществления способ может дополнительно включать генерирование цифровой модели, причем генерирование может включать определение одного или более коэффициентов характеристического уравнения первой промышленной машины на основе данных от датчиков, определенных одним или более датчиками, функционально соединенными с первой промышленной машиной. В другом варианте осуществления ретроспективные данные могут быть определены одним или более датчиками, соединенными с первой промышленной машиной. В еще одном варианте осуществления множество промышленных машин может включать в себя одну или более из установок перегонки сырой нефти, управляющих клапанов, коллекторов, модуля обсадных труб, насосов и модуля насосно-компрессорных труб. В другом варианте осуществления способ может дополнительно включать передачу на контроллер первой промышленной машины команды для изменения работы первой промышленной машины на основе рекомендуемого эксплуатационного параметра.[0008] In one embodiment, the method may further include generating a digital model, wherein the generation may include determining one or more characteristic equation coefficients of the first industrial machine based on data from sensors determined by one or more sensors operatively coupled to the first industrial machine. In another embodiment, historical data may be determined by one or more sensors connected to the first industrial machine. In yet another embodiment, the plurality of industrial machines may include one or more of crude oil distillation units, control valves, manifolds, a casing module, pumps, and a tubing module. In another embodiment, the method may further include instructing the controller of the first industrial machine to change the operation of the first industrial machine based on the recommended operating parameter.

[0009] В одном варианте осуществления способ может дополнительно включать определение второй области эксплуатационных режимов, связанной с первой промышленной машиной, из ретроспективных данных. Область эксплуатационных режимов может указывать на второй диапазон значений второго рабочего параметра первой промышленной машины. Определение рекомендуемого эксплуатационного параметра может включать использование второй области эксплуатационных режимов в качестве второго эксплуатационного ограничения, связанного с одной или более из множества промышленных машин.[0009] In one embodiment, the method may further include determining a second operating region associated with the first industrial machine from historical data. The operating range may indicate a second range of values for the second operating parameter of the first industrial machine. Determining a recommended operating parameter may include using the second operating range as a second operating constraint associated with one or more of the plurality of industrial machines.

[0010] Кроме того, описаны нетранзиторные компьютерные программные продукты (т.е. физически реализованные компьютерные программные продукты), содержащие команды, которые при их исполнении одним или более процессорами обработки данных одной или более компьютерных систем приводят к тому, что по меньшей мере один процессор обработки данных выполняет описанные в настоящем документе операции. Аналогичным образом также описаны компьютерные системы, которые могут включать один или более процессоров обработки данных и память, соединенную с данным одним или более процессорами обработки данных. В памяти могут временно или постоянно храниться команды, которые приводят к тому, что по меньшей мере один процессор обработки данных выполняет одну или более из описанных в настоящем документе операций. Кроме того, способы могут быть реализованы одним или более процессорами обработки данных либо в рамках одной компьютерной системы, либо в рамках системы, распределенной между двумя или более компьютерными системами. Такие компьютерные системы могут быть соединены и могут обмениваться данными и/или командами или другими инструкциями или т.п. посредством одного или более соединений, включая соединение по сети (например, сети Интернет, беспроводной глобальной сети, локальной сети, глобальной сети, проводной сети и т.д.), посредством прямого соединения между одной или более из множества компьютерных систем и т.д.[0010] Also described are non-transient computer program products (i.e., physically implemented computer program products) containing instructions that, when executed by one or more data processors of one or more computer systems, result in at least one the data processor performs the operations described herein. Similarly, computer systems are also described, which may include one or more data processors and a memory coupled to that one or more data processors. Memory may temporarily or permanently store instructions that cause at least one data processor to perform one or more of the operations described herein. In addition, the methods may be implemented by one or more data processors either within a single computer system or within a system distributed between two or more computer systems. Such computer systems may be connected and may exchange data and/or commands or other instructions or the like. via one or more connections, including a network connection (eg, Internet, WAN, LAN, WAN, wired network, etc.), via a direct connection between one or more of a plurality of computer systems, etc. .

[0011] Эти и другие возможности описанного объекта изобретения станут более понятными после рассмотрения нижеследующих фигур, подробного описания и формулы изобретения.[0011] These and other features of the described subject matter will become more apparent upon consideration of the following figures, detailed description, and claims.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ФИГУРBRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES

[0012] Эти и иные признаки станут более понятными на примере следующего подробного описания в сочетании с сопроводительными рисунками, причем:[0012] These and other features will become more clear on the example of the following detailed description in combination with the accompanying drawings, and:

[0013] на ФИГ. 1 представлена схема иллюстративного способа мониторинга и управления работой кластера нефтяных скважин;[0013] in FIG. 1 is a diagram of an exemplary method for monitoring and controlling the operation of an oil well cluster;

[0014] на ФИГ. 2 представлена схематическая иллюстрация системы мониторинга для отслеживания и управления работой нефтяных скважин в кластере;[0014] in FIG. 2 is a schematic illustration of a monitoring system for monitoring and controlling the operation of oil wells in a cluster;

[0015] на ФИГ. 3 представлен пример отображения графического интерфейса пользователя (ГИП) системы мониторинга, показанной на ФИГ. 2; и[0015] in FIG. 3 is an exemplary display of the graphical user interface (GUI) of the monitoring system shown in FIG. 2; and

[0016] на ФИГ. 4 представлен пример интерактивного ГИП системы мониторинга, изображенной на ФИГ. 2.[0016] in FIG. 4 is an example of the interactive GUI of the monitoring system shown in FIG. 2.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕDETAILED DESCRIPTION

[0017] Добычу сырой нефти (или природного газа, и/или воды) из скважины, такой как кластер нефтяных скважин, можно улучшить путем изменения работы нефтяных насосов в нефтяных скважинах кластера. Изменение работы насосов может включать изменение, например, рабочих параметров нефтяных скважин (например, скорости/частоты вращения двигателей в нефтяных насосах, давления в устье скважины, управляемого клапаном в устье скважины, и т.п.). Однако улучшение добычи нефти в кластере с изменением рабочих параметров одного или более нефтяных насосов вручную может быть трудоемкой задачей. Например, могут возникнуть сложности с улучшением/изменением добычи нефти в кластере, если существуют ограничения, связанные с отдельными насосами в кластере (например, желаемые рабочие параметры насосов), и/или ограничения, связанные с кластером (например, энергия, потребляемая нефтяными насосами в кластере, общий объем нефти, добытый кластером, и т.п.). Система мониторинга позволяет улучшить (например, оптимизировать) добычу нефти в кластере, управляя работой насосов в кластере на основе ограничений насоса и/или ограничений кластера. Ограничения насоса, определенные для конкретного насоса, могут быть основаны на ретроспективных эксплуатационных данных насоса. Добавление ограничений насоса (например, на основе ретроспективных данных) при определении (например, оптимизации) желаемых рабочих параметров насоса может увеличить ресурс и продлить срок службы насоса, а также повысить добычу нефти.[0017] The production of crude oil (or natural gas and/or water) from a well, such as a cluster of oil wells, can be improved by changing the operation of the oil pumps in the oil wells of the cluster. Changing the operation of the pumps may include changing, for example, operating parameters of oil wells (eg, speed/speed of motors in oil pumps, wellhead pressure controlled by a wellhead valve, etc.). However, improving oil production in a cluster by manually changing the operating parameters of one or more oil pumps can be a time consuming task. For example, it may be difficult to improve/change oil production in a cluster if there are constraints associated with individual pumps in the cluster (for example, the desired operating parameters of the pumps) and/or constraints associated with the cluster (for example, the energy consumed by the oil pumps in the cluster, the total volume of oil produced by the cluster, etc.). The monitoring system can improve (eg, optimize) oil production in the cluster by controlling the operation of the pumps in the cluster based on pump constraints and/or cluster constraints. The pump limits defined for a particular pump may be based on historical pump operating data. Adding pump constraints (eg, based on historical data) when determining (eg, optimizing) the desired operating parameters of the pump can increase the resource and extend the life of the pump, as well as increase oil recovery.

[0018] Ретроспективные эксплуатационные данные насоса (например, данные о крутящем моменте насоса) могут указывать на желаемую (например, нормальную) работу насоса. На основе ретроспективных эксплуатационных данных можно рассчитать диапазон значений рабочего параметра («область эксплуатационных режимов»). В одном варианте осуществления это можно сделать с помощью итерационного алгоритма в сочетании с цифровой моделью насоса. Цифровая модель в качестве входных данных может принимать рабочий параметр насоса (например, частоту работы насоса) и генерировать рабочую характеристику насоса (например, крутящий момент насоса). Итерационный алгоритм может изменять значения входных рабочих параметров цифровой модели до тех пор, пока выходная характеристика насоса не приблизится к желаемому значению (например, ретроспективному значению рабочей характеристики). Например, входную частоту насоса можно изменять (например, итеративно) для получения значений крутящего момента насоса, которые соответствуют ретроспективным значениям крутящего момента насоса (например, в пределах заранее определенного значения приближения). Повторяя эту операцию для множества ретроспективных значений рабочих характеристик, можно получить область эксплуатационных режимов. Область эксплуатационных режимов (например, значения частоты вращения насоса) можно использовать в качестве ограничения при улучшении (например, оптимизации) работы кластера (например, для оптимизации добычи нефти). Например, во время анализа возможных ситуаций область эксплуатационных режимов можно использовать в качестве дополнительного ограничения в процессе оптимизации (например, в дополнение к ограничению кластера, такому как добыча воды кластером, потребление энергии кластером и т.п.). В некоторых вариантах осуществления можно рассчитать несколько областей эксплуатационных режимов (например, из нескольких наборов данных в ретроспективных данных). Это можно сделать, например, путем итеративного изменения нескольких входных рабочих параметров насоса для нескольких рабочих характеристик. Например, рабочую частоту можно получить из ретроспективных данных о крутящем моменте насоса, давление в насосно-компрессорных трубах на устье скважины можно получить из ретроспективных данных о температуре моторного масла и т.п.[0018] Historical pump performance data (eg, pump torque data) may indicate desired (eg, normal) pump operation. Based on historical operating data, a range of operating parameter values can be calculated (the “operating range”). In one embodiment, this can be done using an iterative algorithm in combination with a digital pump model. The digital model may take as input a pump operating parameter (eg pump frequency) and generate a pump operating characteristic (eg pump torque). The iterative algorithm may change the values of the input operating parameters of the digital model until the output characteristic of the pump approaches the desired value (eg, the retrospective value of the operating characteristic). For example, the pump input frequency may be varied (eg, iteratively) to produce pump torque values that match historical pump torque values (eg, within a predetermined approximation value). By repeating this operation for a plurality of historical performance values, the operating range can be obtained. The operating range (eg, pump speed values) can be used as a constraint when improving (eg, optimizing) cluster performance (eg, to optimize oil production). For example, during the analysis of possible situations, the area of operating modes can be used as an additional constraint in the optimization process (for example, in addition to the constraint of the cluster, such as water production by the cluster, energy consumption by the cluster, etc.). In some embodiments, multiple operating regions may be calculated (eg, from multiple datasets in historical data). This can be done, for example, by iteratively changing several pump operating inputs for several operating characteristics. For example, operating frequency may be derived from history of pump torque, tubing pressure at the wellhead may be obtained from history of engine oil temperature, and the like.

[0019] Система мониторинга может включать интуитивно понятный интерфейс, позволяющий оператору взаимодействовать с системой мониторинга. Например, оператор может моделировать изменения в работе нефтяных скважин в кластере путем изменения ограничений кластера и/или рабочих параметров нефтяных насосов в кластере. Моделирование может включать ограничения для одного или более насосов на основе ретроспективных данных. Пользователь может удаленно изменять работу нефтяной скважины, например, за счет изменения работы насоса. Такое удаленное изменение работы нефтяной скважины может быть основано на гипотетическом изменении работы, использованном при моделировании. Другие варианты осуществления находятся в пределах объема настоящего описания.[0019] The monitoring system may include an intuitive interface to allow an operator to interact with the monitoring system. For example, an operator may simulate changes in the operation of oil wells in a cluster by changing the constraints of the cluster and/or operating parameters of the oil pumps in the cluster. The simulation may include constraints on one or more pumps based on historical data. The user can remotely change the operation of the oil well, for example, by changing the operation of the pump. This remote change in oil well performance can be based on a hypothetical change in performance used in the simulation. Other embodiments are within the scope of the present description.

[0020] На ФИГ. 1 представлена схема иллюстративного способа мониторинга и управления работой промышленной нефтегазовой машины (например, нефтяных насосов), связанной с кластером нефтяных скважин («кластером»). Кластер нефтяных скважин может включать в себя множество нефтяных скважин (например, нефтяные скважины, которые находятся в географической близости, имеют общую характеристику и т.д.). Кластеры нефтяных скважин (например, ESP в кластере нефтяных скважин) могут характеризоваться общей инфраструктурой для электропитания и возможностью обработки суммарного потока, они налагают ограничения на уровне кластера, которые можно учитывать в процессе оптимизации.[0020] FIG. 1 is a diagram of an exemplary method for monitoring and controlling the operation of an industrial oil and gas machine (eg, oil pumps) associated with a cluster of oil wells ("cluster"). An oil well cluster may include a plurality of oil wells (eg, oil wells that are in geographic proximity, share a common characteristic, etc.). Oil well clusters (eg, ESP in an oil well cluster) may share a common infrastructure for power supply and the ability to process the total flow, they impose restrictions at the cluster level that can be taken into account in the optimization process.

[0021] На этапе 102 могут быть получены ретроспективные данные, характеризующие определенную рабочую характеристику первой нефтегазовой промышленной машины (дальнейшее обозначение - «насос») из множества нефтегазовых промышленных машин в кластере. Как показано на ФИГ. 2, кластер нефтяных скважин может включать в себя множество нефтяных скважин (например, нефтяные скважины 202a, 202b и т.п.) и различные нефтяные скважины могут включать в себя насос для добычи нефти, воды, газа и т.п. Система 200 мониторинга может получать ретроспективные данные, связанные с насосами в кластере. Ретроспективные данные могут включать в себя рабочие характеристики (например, величину крутящего момента, потребляемую мощность, добычу воды и т.п.) разных насосов в кластере. Ретроспективные данные могут быть получены на основе значений, ранее определенных датчиками (например, датчиком 204a, 204b и т.д.), связанными с насосами в кластере. Ретроспективные данные могут содержать метаданные, связанные с разными значениями рабочей характеристики. Например, метаданные могут указывать на идентификатор, связанный с нормативным значением (например, значение характеристики представляет собой измерение крутящего момента), идентификатор насоса, связанный со значением характеристики, рабочим состоянием насоса во время измерения, предупреждениями, связанными с насосом во время измерения, и т.д. Метаданные могут содержать, например, описательные метаданные с описанием источника ретроспективных данных, эталонные метаданные с описанием содержимого ретроспективных данных и т.д.[0021] At step 102, historical data characterizing a certain performance of the first oil and gas industrial machine (hereinafter referred to as "pump") from the plurality of oil and gas industrial machines in the cluster can be obtained. As shown in FIG. 2, an oil well cluster may include a plurality of oil wells (eg, oil wells 202a, 202b, and the like), and various oil wells may include a pump for producing oil, water, gas, and the like. Monitoring system 200 may obtain historical data related to pumps in the cluster. The historical data may include performance characteristics (eg, torque, power consumption, water production, etc.) of different pumps in the cluster. Historical data may be obtained based on values previously determined by sensors (eg, sensor 204a, 204b, etc.) associated with pumps in the cluster. Historical data may contain metadata associated with different performance values. For example, the metadata can point to an identifier associated with a target value (for example, a characteristic value is a torque measurement), a pump identifier associated with a characteristic value, the operating state of the pump at the time of measurement, warnings associated with the pump at the time of measurement, etc. .d. The metadata may include, for example, descriptive metadata describing the source of the historical data, reference metadata describing the content of the historical data, and so on.

[0022] На этапе 104 область эксплуатационных режимов, связанная с насосом, может быть определена из ретроспективных данных. Область эксплуатационных режимов может указывать на диапазон значений рабочих параметров, которые могут быть желательными для работы насоса. Другими словами, эксплуатация насоса со значениями рабочих параметров в пределах области эксплуатационных режимов может увеличить ресурс и/или производительность насоса (например, путем снижения нагрузки на насос, уменьшения его перегрузки и т.п.).[0022] At 104, the operating range associated with the pump may be determined from historical data. The operating range may indicate a range of operating parameters that may be desirable for pump operation. In other words, operating the pump with values of operating parameters within the range of operating conditions can increase the resource and/or performance of the pump (for example, by reducing the load on the pump, reducing its overload, etc.).

[0023] Система 200 мониторинга может включать в себя процессор, который может обрабатывать цифровую модель 230 (например, цифровую модель насоса или множества насосов в кластере) для определения рабочих характеристик насоса на основе рабочих параметров насоса. Цифровую модель можно использовать для определения рекомендуемых эксплуатационных параметров (например, диапазона желаемых рабочих параметров) для работы одного или нескольких насосов и/или для работы всего кластера. В одном варианте осуществления цифровая модель может включать в себя характеристическое уравнение (или систему характеристических уравнений) одного или более насосов в кластере. Характеристическое уравнение может моделировать/прогнозировать рабочие характеристики насосов в кластере. Характеристическое уравнение может включать в себя один или более коэффициентов системы (например, предварительно заданные коэффициенты, относящиеся к насосу и/или датчикам, связанным с насосом). Цифровую модель можно создать/откалибровать путем изменения/обновления коэффициента системы. В некоторых вариантах реализации цифровую модель можно сгенерировать путем измерения характеристик насоса (например, давления на входе в насос, давления на выходе из насоса, потребления тока двигателем и т.д.) датчиками, функционально соединенными с насосом. Измерения с помощью датчиков (также называемые измерениями системы контроля и сбора данных) можно использовать в реальном времени для создания цифровой модели (например, для расчета коэффициента характеристического уравнения в цифровой модели). После создания цифровой модели насоса измерения датчика можно использовать для обновления цифровой модели (что называется «калибровкой»). Например, можно обновлять коэффициент в характеристическом уравнении.[0023] Monitoring system 200 may include a processor that can process digital model 230 (eg, a digital model of a pump or a plurality of pumps in a cluster) to determine pump performance based on pump operating parameters. The digital model can be used to determine recommended operating parameters (eg, desired operating range) for the operation of one or more pumps and/or for the operation of the entire cluster. In one embodiment, the digital model may include a characteristic equation (or system of characteristic equations) of one or more pumps in a cluster. The characteristic equation can model/predict the performance of pumps in a cluster. The characterization equation may include one or more system coefficients (eg, predefined coefficients related to the pump and/or sensors associated with the pump). The digital model can be created/calibrated by changing/updating the system coefficient. In some embodiments, a digital model may be generated by measuring pump performance (eg, pump inlet pressure, pump outlet pressure, motor current draw, etc.) with sensors operatively coupled to the pump. Sensor measurements (also called monitoring and data acquisition system measurements) can be used in real time to create a digital model (for example, to calculate the characteristic equation coefficient in a digital model). Once a digital model of a pump has been created, the sensor measurements can be used to update the digital model (referred to as "calibration"). For example, you can update a coefficient in a characteristic equation.

[0024] Цифровая модель 230 может принимать значение рабочего параметра и рассчитывать соответствующие рабочие характеристики на основе значения рабочего параметра. Например, цифровая модель 230 может принимать частоту насоса в качестве входного параметра и рассчитывать крутящий момент насоса в качестве выходного параметра. Обратную операцию определения значения рабочего параметра по значению рабочей характеристики (например, по ретроспективным данным в базе данных) можно выполнить, например, с помощью итерационного процесса. В одном варианте осуществления система мониторинга может включать в себя итерационный алгоритм 232, который может делать начальное приближение значения входного рабочего параметра и рассчитывать соответствующую рабочую характеристику («расчетную рабочую характеристику»). Итерационный алгоритм 232 может рассчитывать разницу между рассчитанным значением рабочей характеристики и ретроспективным значением рабочей характеристики («целевой рабочей характеристики»). На основании разницы между рассчитанной рабочей характеристикой и целевой рабочей характеристикой итерационный алгоритм 232 может определить скорректированное значение входного рабочего параметра, а цифровая модель 230 может рассчитать скорректированную рабочую характеристику. Данные этапы можно повторять до тех пор, пока разница между рассчитанной рабочей характеристикой и целевой рабочей характеристикой не станет ниже предварительно заданного порогового значения приближения.[0024] The digital model 230 may receive an operating parameter value and calculate the corresponding performance characteristics based on the operating parameter value. For example, digital model 230 may take pump frequency as an input and calculate pump torque as an output. The reverse operation of determining the value of the operating parameter from the value of the operating characteristic (for example, from historical data in a database) can be performed, for example, using an iterative process. In one embodiment, the monitoring system may include an iterative algorithm 232 that may make an initial approximation of the value of an input operating parameter and calculate a corresponding performance characteristic ("calculated performance"). An iterative algorithm 232 may calculate the difference between the calculated performance value and the historical performance value ("target performance"). Based on the difference between the calculated performance and the target performance, the iterative algorithm 232 may determine an adjusted performance input value, and the digital model 230 may calculate the adjusted performance. These steps may be repeated until the difference between the calculated performance and the target performance falls below a predetermined approximation threshold.

[0025] Система мониторинга может определять целевые значения рабочих характеристик по ретроспективным данным, которые соответствуют желаемой работе насоса. Это можно сделать, например, на основе метаданных ретроспективных значений рабочих характеристик. Например, система мониторинга может определять значения рабочих характеристик, для которых статус предупреждений указывает на нормальную работу насоса. Система 200 мониторинга может определять пороговые значения рабочих характеристик. Например, система 200 мониторинга может определять верхний порог рабочей характеристики (например, наибольшие допустимые значения крутящего момента) и нижний порог рабочей характеристики (например, наименьшие допустимые значения крутящего момента). Верхнее и нижнее пороговые значения рабочей характеристики могут определять желаемый диапазон значений рабочих характеристик.[0025] The monitoring system may determine historical performance targets that correspond to the desired performance of the pump. This can be done, for example, based on historical performance metadata. For example, the monitoring system may determine performance values for which the warning status indicates normal pump operation. Monitoring system 200 may determine performance thresholds. For example, monitoring system 200 may determine an upper performance threshold (eg, the highest allowable torque values) and a lower performance threshold (eg, the lowest allowable torque values). The upper and lower performance thresholds may define a desired range of performance values.

[0026] Итерационный алгоритм 232 может рассчитывать первое значение области эксплуатационных режимов путем задания верхнего порогового значения рабочей характеристики в качестве целевой рабочей характеристики (например, с помощью итерационного процесса, как описано выше). Дополнительно или в качестве альтернативы итерационный алгоритм 232 может рассчитывать второе значение области эксплуатационных режимов путем задания нижнего порогового значения рабочей характеристики в качестве целевой рабочей характеристики. Первое и второе значения области эксплуатационных режимов могут определять первую область эксплуатационных режимов.[0026] The iterative algorithm 232 may calculate the first operating range value by setting the upper performance threshold as the target performance (eg, using an iterative process as described above). Additionally or alternatively, the iterative algorithm 232 may calculate a second operating range value by setting the lower performance threshold as the target performance. The first and second operating range values may define the first operating range.

[0027] В некоторых вариантах осуществления итерационный алгоритм может рассчитать две или более области эксплуатационных режимов. Например, итерационный алгоритм может рассчитать первую область эксплуатационных режимов и вторую область эксплуатационных режимов. На основе первой и второй области эксплуатационных режимов можно рассчитать общую область эксплуатационных режимов. Например, общая область эксплуатационных режимов может содержать значения, имеющиеся как в первой области эксплуатационных режимов, так и во второй области эксплуатационных режимов (например, когда части первой и второй области эксплуатационных режимов перекрываются).[0027] In some embodiments, the iterative algorithm may calculate two or more operating conditions. For example, the iterative algorithm may calculate the first operating conditions region and the second operating conditions region. Based on the first and second operating ranges, a total operating range can be calculated. For example, the common operating region may contain values that are present in both the first operating region and the second operating region (eg, when portions of the first and second operating region overlap).

[0028] На этапе 106 можно определить значение рекомендуемого эксплуатационного параметра для насоса, включающее значение рабочего параметра (или диапазон значений рабочего параметра). Это можно сделать, например, с помощью алгоритма 234 оптимизации, который может использовать калиброванную цифровую модель для определения рекомендованных значений рабочих параметров. Например, алгоритм оптимизации может изменять входной рабочий параметр (например, итерационно изменять входной рабочий параметр) цифровой модели таким образом, чтобы улучшить (например, максимально увеличить, оптимизировать и т.д.) выходной параметр цифровой модели (например, добычу нефти). Диапазон значений входного рабочего параметра может быть ограничен (например, может выбираться из) областью эксплуатационных режимов, определенной на этапе 104.[0028] At 106, a recommended operating parameter value for the pump may be determined, including an operating parameter value (or a range of operating parameter values). This can be done, for example, with an optimization algorithm 234 that can use a calibrated digital model to determine recommended operating parameters. For example, the optimization algorithm may change the performance input (eg, iteratively change the performance input) of the digital model in such a way as to improve (eg, maximize, optimize, etc.) the output of the digital model (eg, oil production). The range of input operating parameter values may be limited to (eg, selectable from) the operating range determined in step 104.

[0029] Калибровка цифровой модели 230 может быть основана, например, на характеристике нефтяных скважин (например, давления на входе в насос, давления на выходе из насоса и т.д.), определенной датчиками (например, датчиками 204a, 204b и т.д.) в кластере. Ограничения, накладываемые пользователем, могут относиться к единственной скважине (например, допустимый диапазон значений рабочих параметров нефтяной скважины, таких как расход на поверхности, давление в забое, частота насоса, давление на устье скважины, давление на входе насоса и т.п.) и/или ко множеству скважин в нефтяном кластере (например, суммарная добыча нефти, воды и/или газа несколькими нефтяными скважинами, энергопотребление нескольких нефтяных скважин и т.п.). В одном варианте осуществления калибровка цифровой модели нефтяной скважины может включать пересчет системных параметров характеристических уравнений (или системы характеристических уравнений), используемых в цифровой модели. Например, калибровка цифровой модели может включать обновление коэффициентов в характеристическом уравнении.[0029] The calibration of the digital model 230 may be based on, for example, oil well performance (e.g., pump inlet pressure, pump outlet pressure, etc.) determined by sensors (e.g., sensors 204a, 204b, etc.). e) in a cluster. User-imposed restrictions may be specific to a single well (eg, allowable range of oil well operating parameters such as surface flow, bottomhole pressure, pump frequency, wellhead pressure, pump inlet pressure, etc.) and /or to a plurality of wells in an oil cluster (eg, the total oil, water and/or gas production of several oil wells, energy consumption of several oil wells, etc.). In one embodiment, calibrating a digital oil well model may include recalculating the system parameters of the characterization equations (or system of characterization equations) used in the digital model. For example, the calibration of a digital model may involve updating the coefficients in the characteristic equation.

[0030] В некоторых вариантах осуществления алгоритм 234 оптимизации может включать алгоритм линейного программирования. Алгоритм линейного программирования может задавать значения первой и второй области эксплуатационных режимов в качестве ограничений во время процесса оптимизации. В некоторых вариантах реализации алгоритм 234 оптимизации может включать генетический алгоритм. Генетический алгоритм может ограничивать этап мутации на основе значений в области эксплуатационных режимов. Например, при образовании хромосомы на этапе мутации изменение шагов частоты между смежными итерациями может быть привязано к одному или более значениям из области эксплуатационных режимов.[0030] In some embodiments, optimization algorithm 234 may include a linear programming algorithm. The linear programming algorithm may set the values of the first and second operating conditions as constraints during the optimization process. In some embodiments, optimization algorithm 234 may include a genetic algorithm. The genetic algorithm may limit the mutation step based on values in the operating range. For example, in the formation of a chromosome during a mutation step, the change in frequency steps between adjacent iterations may be tied to one or more values from the operating mode domain.

[0031] На ФИГ. 3 приведен пример отображения 300 графического интерфейса пользователя (ГИП). Пользователь может вводить данные с помощью отображения ГИП (например, посредством интерактивных объектов в отображении ГИП). На основе введенных пользователем данных и/или области эксплуатационных режимов можно определить значение рекомендуемого эксплуатационного параметра (или диапазон значений рабочих параметров) для одного или более насосов в кластере. Алгоритм 234 оптимизации может изменять входной рабочий параметр (например, итерационно изменять входной рабочий параметр) цифровой модели (например, обновленной цифровой модели) так, чтобы улучшить (например, максимально увеличить, оптимизировать и т.д.) выходной параметр цифровой модели (например, добычу нефти). В одном варианте осуществления цифровую модель 230 можно обновить путем замены одного или более коэффициентов системы характеристического уравнения (или системы характеристических уравнений) на новые коэффициенты системы. Новые коэффициенты системы можно определить на основе данных датчика (например, датчика, функционально соединенного с промышленной нефтегазовой машиной). Заново сгенерированный набор системных констант можно использовать для определения рекомендованного рабочего параметра и/или характеристик насоса (например, графика работы насоса с регулируемой частотой вращения, градиента кривой и кривой продуктивности скважины (IPR) на основе одного или более параметров, таких как расход на поверхности, давление в забое, частота насоса, давление на устье скважины, давление на входе насоса и т.п.).[0031] FIG. 3 shows an example of a graphical user interface (GUI) display 300. The user may enter data using the GUI display (eg, via interactive objects in the GUI display). Based on user input and/or operating conditions, a recommended operating parameter value (or range of operating parameter values) can be determined for one or more pumps in a cluster. The optimization algorithm 234 may change the input operating parameter (eg, change the input operating parameter iteratively) of the digital model (eg, the updated digital model) so as to improve (eg, maximize, optimize, etc.) the output of the digital model (eg, oil extraction). In one embodiment, the digital model 230 can be updated by replacing one or more coefficients of the characteristic equation system (or system of characteristic equations) with new system coefficients. New system coefficients may be determined based on sensor data (eg, a sensor operatively connected to an industrial oil and gas machine). The newly generated set of system constants can be used to determine a recommended operating parameter and/or pump characteristics (e.g., variable speed pump schedule, curve gradient, and well productivity curve (IPR) based on one or more parameters such as surface flow, bottomhole pressure, pump frequency, wellhead pressure, pump inlet pressure, etc.).

[0032] Отображение 300 ГИП может включать визуальное представление характеристик нефтяных скважин в кластере (например, графики одной или более характеристик насоса одного или более насосов, которые вычислены с помощью цифровой модели 230). На ФИГ. 3 представлена вертикальная панель 320 задач, на которой может отображаться информация, относящаяся к разным нефтяным скважинам кластера (например, названия скважин в кластере, информация, относящаяся к объему нефти, воды и газа, добываемых нефтяными скважинами, и т.д.). Эта информация может быть основана на данных, полученных датчиками в нефтяных скважинах.[0032] The GUI display 300 may include a visual representation of the characteristics of the oil wells in the cluster (eg, plots of one or more pump characteristics of one or more pumps that are calculated using the digital model 230). FIG. 3 is a vertical task bar 320 that can display information related to different oil wells in a cluster (eg, names of wells in a cluster, information related to the amount of oil, water, and gas produced by oil wells, etc.). This information may be based on data obtained from sensors in oil wells.

[0033] Вертикальная панель задач также может сигнализировать о необходимости калибровки нефтяной скважины 310 (например, скважины, помеченной как sa_0118). Например, визуально заметная предупреждающая надпись (например, «Требуется калибровка» красного цвета) может отображаться рядом с названием нефтяной скважины на вертикальной панели задач (например, когда давление на устье скважины, рассчитанное цифровой моделью 230, значительно отличается от измеренного давления на устье скважины, необходима калибровка цифровой модели и т.д.). Отображение 300 ГИП также может включать горизонтальную панель 330, на которой может отображаться информация о нефтяном кластере (например, нефтяном кластере, связанном с нефтяными скважинами на вертикальной панели 320 задач). Например, на горизонтальной панель задач может отображаться информация, относящаяся к нефти, воде и/или газу, добытым кластером, энергии, потребленной нефтяными насосами в кластере, и т.п.[0033] The vertical taskbar can also signal the need to calibrate the oil well 310 (eg, the well labeled sa_0118). For example, a visually prominent warning label (e.g., "Calibration Required" in red) may be displayed next to the name of an oil well in a vertical taskbar (e.g., when the wellhead pressure calculated by the digital model 230 differs significantly from the measured wellhead pressure, digital model needs to be calibrated, etc.). The GUI display 300 may also include a horizontal bar 330 that may display information about an oil cluster (eg, an oil cluster associated with oil wells in a vertical task bar 320). For example, the horizontal taskbar may display information related to the oil, water, and/or gas produced by the cluster, the energy consumed by the oil pumps in the cluster, and the like.

[0034] На отображении 300 ГИП могут быть интерактивные графические объекты пользователя (например, значок 334 калибровки, значок 336 оптимизации, значок 338 ограничения кластера и т.п.) на панели 332 задач входных параметров. Отображение 300 ГИП также может включать информационную панель 340. Пользователь может выбрать нефтяную скважину, сведения о которой могут отображаться на информационной панели 340 (например, нажав на название нефтяной скважины на вертикальной панели 320 задач). Например, информационная панель 340 может включать в себя частоту ESP, глубину, энергопотребление, обводненность нефти, газосодержание нефти (GOR), давление на входе и выходе и прочие параметры скважины SA_0118.[0034] On the GUI display 300, there may be interactive user graphics (eg, calibration icon 334, optimization icon 336, cluster constraint icon 338, etc.) on the input taskbar 332 . The GUI display 300 may also include an information panel 340. The user may select an oil well whose details may be displayed in the information panel 340 (eg, by clicking on the name of the oil well in the vertical task bar 320). For example, the dashboard 340 may include ESP frequency, depth, power consumption, oil water cut, oil gas ratio (GOR), inlet and outlet pressure, and other well parameters SA_0118.

[0035] Взаимодействие пользователя с интерактивным графическим объектом может включать нажатие пользователем на значок 334 калибровки, значок 336 оптимизации или значок 338 ограничения кластера. Выбор значка 338 ограничения кластера может привести к созданию диалогового окна ограничения, с помощью которого пользователь может установить/выбрать ограничения для кластера нефтяных скважин. Ограничения для кластера нефтяных скважин могут включать в себя, например, общую добычу нефти, общую добычу воды и общую потребляемую кластером энергию. На основе ограничивающего значения, предоставляемого/выбранного пользователем, можно обновлять одну или более цифровых моделей (например, цифровые модели 230) для кластера нефтяных скважин (например, как описано на этапе 106 на ФИГ. 1).[0035] User interaction with the interactive graphical object may include the user clicking on the calibration icon 334, the optimization icon 336, or the cluster constraint icon 338. Selecting the cluster constraint icon 338 may result in the creation of a constraint dialog box through which the user can set/select constraints for the oil well cluster. Constraints on a cluster of oil wells may include, for example, total oil production, total water production, and total energy consumed by the cluster. Based on a user-provided/selected limit value, one or more digital models (eg, digital models 230) for the oil well cluster may be updated (eg, as described at step 106 in FIG. 1).

[0036] Нажимая на значок 334 калибровки, пользователь может калибровать информацию о нефтяной скважине (например, информацию о нефтяной скважине, отображаемую на информационной панели 340). В некоторых вариантах осуществления система мониторинга может определить, что необходима калибровка нефтяного насоса. Например, система мониторинга может сравнивать рабочие характеристики насоса (например, полученные от датчиков, связанных с насосом) с рабочими характеристиками, рассчитанными системой мониторинга с использованием цифровой модели насоса. Если разность между определенными рабочими параметрами и рассчитанным рабочим параметром больше порогового значения, пользователь может быть предупрежден о том, что насос не калиброван («некалиброванный»). Например, возможно визуальное обнаружение значка, связанного с некалиброванным насосом, на вертикальной панели 320 задач.[0036] By clicking on the calibration icon 334, the user can calibrate the oil well information (eg, the oil well information displayed on the information panel 340). In some embodiments, the monitoring system may determine that the oil pump needs to be calibrated. For example, the monitoring system may compare pump performance (eg, obtained from sensors associated with the pump) with performance calculated by the monitoring system using a digital model of the pump. If the difference between the determined operating parameters and the calculated operating parameter is greater than a threshold value, the user may be warned that the pump is not calibrated ("out of calibration"). For example, it is possible to visually detect an icon associated with an uncalibrated pump on the vertical taskbar 320.

[0037] На этапе 108 в области 300 отображения ГИП может выводиться визуальное представление рекомендованного рабочего параметра (например, частоты насоса, нового набора констант системы нефтяных скважин, характеристики нефтяных скважин и т.д.). В некоторых вариантах осуществления на информационной панели 340 может отображаться калибровочная кривая 342, которая может указывать на рабочие характеристики, связанные со значениями рекомендуемых эксплуатационных параметров.[0037] At step 108, the GUI display area 300 may display a visual representation of the recommended operating parameter (eg, pump frequency, new set of oil well system constants, oil well characteristics, etc.). In some embodiments, dashboard 340 may display a calibration curve 342 that may indicate performance associated with recommended operating parameter values.

[0038] Пользователь может управлять работой одного или более насосов/нефтяных скважин в кластере на основе значения рекомендуемого эксплуатационного параметра (или диапазона значений рабочих параметров). Как показано на ФИГ. 2, система 206a (или 206b) управления может изменять рабочие параметры нефтяных насосов, связанных с нефтяной скважиной 202a (или 202b), например, путем отправки команды на изменение работы нефтяного насоса (например, путем изменения частоты работы насоса). Например, система 200 мониторинга может передавать в систему 206a (или 206b) управления команду на изменение работы нефтяной скважины 202a (или 202b).[0038] A user may control the operation of one or more pumps/oil wells in a cluster based on a recommended operating parameter value (or a range of operating parameter values). As shown in FIG. 2, the control system 206a (or 206b) can change the operating parameters of the oil pumps associated with the oil well 202a (or 202b), for example, by sending a command to change the operation of the oil pump (for example, by changing the frequency of the pump). For example, the monitoring system 200 may send a command to the control system 206a (or 206b) to change the operation of the oil well 202a (or 202b).

[0039] На ФИГ. 4 представлен пример интерактивной области 400 отображения ГИП системы мониторинга, показанной на ФИГ. 2. С помощью области 400 отображения ГИП пользователь может изменять входное ограничение 402 пользователя (например, ограничение кластера, например область эксплуатационных режимов) и просматривать результаты оптимизации 404, сгенерированные системой мониторинга, показанной на ФИГ. 2 (например, на основе иллюстративного способа, представленного на ФИГ. 1). В области отображения ГИП могут отображаться рабочие параметры 406 промышленной нефтегазовой машины.[0039] FIG. 4 is an example of the interactive GUI display area 400 of the monitoring system shown in FIG. 2. Using the GUI display area 400, the user can modify the user input constraint 402 (eg, a cluster constraint, such as an operating conditions region) and view optimization results 404 generated by the monitoring system shown in FIG. 2 (for example, based on the exemplary method shown in FIG. 1). The GUI display area may display operating parameters 406 of an industrial oil and gas machine.

[0040] Повышение (например, максимальное увеличение) добычи нефти в нефтяных месторождениях может включать оптимизацию работы устройств для механизированной эксплуатации скважин, таких как электрические погружные насосы (ESP), винтовые насосы кавитационного типа (PCP), станки-качалки (RLS) и т.п. Для нефтяных скважин с ESP ключевые рабочие параметры оптимизации могут включать в себя частоту работы насоса и давление на устье скважины (WHP). Чтобы улучшить добычу из скважины, можно изменить частоту работы насоса (например, увеличив ее до максимального значения), с учетом внутренних ограничений для устройств для механизированной эксплуатации скважин, таких как двигатель, насос и т.п. Однако независимая оптимизация каждой отдельной скважины может оказаться невозможной или нежелательной (например, из-за ограничений, связанных с мощностью, потребляемой множеством скважин на нефтяном месторождении, общей добычей воды и т.п.). Может быть желательно оптимизировать несколько нефтяных скважин в кластере (например, все скважины в кластере или нефтяном месторождении) на основе свойств нефтяных скважин и/или глобальных ограничений (например, связанных с несколькими нефтяными скважинами, нефтяным кластером, нефтяными месторождениями и т.п.) и областей эксплуатационных режимов одного или более насосов.[0040] Increasing (e.g., maximizing) oil production in oil fields may include optimizing the operation of artificial lift devices such as electric submersible pumps (ESPs), cavity pumps (PCPs), pumping units (RLS), etc. .P. For oil wells with ESP, key optimization operating parameters may include pump frequency and wellhead pressure (WHP). In order to improve production from the well, the pump frequency can be changed (for example, increased to the maximum value), taking into account the internal limitations of artificial lift devices, such as a motor, pump, etc. However, independent optimization of each individual well may not be possible or desirable (eg, due to limitations associated with the power consumed by multiple wells in an oil field, total water production, etc.). It may be desirable to optimize multiple oil wells in a cluster (e.g., all wells in a cluster or oil field) based on oil well properties and/or global constraints (e.g., associated with multiple oil wells, oil cluster, oil fields, etc.) and operating conditions of one or more pumps.

[0041] В некоторых случаях улучшение добычи нефти из нефтяного месторождения может привести к одновременной оптимизации множества скважин, при этом гарантируется отсутствие нарушений локальных или глобальных ограничений (например, ограничений, связанных с областью эксплуатационных режимов). Кроме того, с помощью этой методологии можно выполнить оптимизацию нескольких скважин за очень короткий промежуток времени (например, за десятки секунд), чтобы пользователь смог быстро выполнить корректирующие действия.[0041] In some cases, improving the production of oil from an oil field may lead to the simultaneous optimization of multiple wells, while ensuring that there are no violations of local or global restrictions (for example, restrictions associated with the field of operating conditions). In addition, multiple wells can be optimized with this methodology in a very short period of time (eg, tens of seconds) so that the user can quickly take corrective action.

[0042] Некоторые аспекты настоящего объекта изобретения могут обеспечить основу для оптимизации/улучшения нескольких скважин и/или нескольких кластеров скважин (например, одновременно) посредством комбинирования физических моделей и усовершенствованных методов оптимизации. Настоящий объект изобретения может обеспечить множество технических преимуществ. Например, данная заявка может предоставить ускоренную методологию оптимизации для улучшения (например, максимального увеличения) добычи нефти и повышения производительности/долговечности насосов в нефтяной скважине. Цифровые модели и связанные с ними методы оптимизации позволяют очень быстро оптимизировать множество нефтяных скважин (например, за десятки секунд). Кроме того, оптимизация может учитывать множество (например, все) характерных ограничений для отдельных скважин, а также глобальные ограничения, предписанные инженером по добыче. С помощью такой структуры инженеры по добыче могут улучшить (например, максимально увеличить) добычу в условиях ограничений, и/или они смогут выполнять анализ возможных ситуаций для разных сценариев в реальном времени. С помощью такой структуры инженеры по добыче могут быстро реагировать на события, такие как отказы в определенных скважинах и/или изменение доступной мощности, они могут выполнять анализ возможных сценариев и определять другие скважины, которые можно оптимизировать для достижения производственных целей. Эту структуру можно использовать для гипотетических сценариев, при которых плановое отключение и техническое обслуживание приводили бы к минимальному снижению добычи.[0042] Some aspects of the present subject matter may provide a basis for optimizing/improving multiple wells and/or multiple well clusters (eg, simultaneously) through a combination of physical models and advanced optimization techniques. The present subject matter can provide many technical advantages. For example, this application may provide an accelerated optimization methodology for improving (eg, maximizing) oil production and improving the performance/durability of pumps in an oil well. Digital models and related optimization techniques allow for very fast optimization of multiple oil wells (eg, in tens of seconds). In addition, the optimization may take into account many (eg, all) specific limitations for individual wells, as well as global limitations prescribed by the production engineer. With such a framework, production engineers can improve (eg, maximize) production under constraints, and/or they can perform real-time scenario analysis for different scenarios. With this framework, production engineers can quickly respond to events such as failures in certain wells and/or changes in available capacity, they can perform scenario analysis and identify other wells that can be optimized to meet production targets. This framework can be used for hypothetical scenarios where planned outage and maintenance would result in minimal production loss.

[0043] Ограничения скважины могут включать в себя, например, область эксплуатационных режимов, генерируемую с использованием ретроспективных данных, верхний и нижний пределы объема нефти, добываемой скважиной; верхний и нижний пределы для воды, добываемой скважиной/вытекающей из скважины; верхний и нижний пределы для давления на устье скважины; а также верхний и нижний пределы для частоты работы насоса скважины. Ограничения кластера могут включать в себя, например, верхний и нижний пределы объема нефти, добываемой кластером; верхний и нижний пределы для воды, добываемой кластером или вытекающей из него; верхний и нижний пределы для энергии, потребляемой кластером (например, насосами в кластере). Ограничения месторождения могут включать в себя, например, верхний и нижний пределы объема нефти, добываемой на месторождении; верхний и нижний пределы для воды, добываемой/вытекающей из месторождения; верхний и нижний пределы для энергии, потребляемой кластером (например, насосами на месторождении).[0043] Well constraints may include, for example, an operating region generated using historical data, upper and lower limits on the volume of oil produced by the well; upper and lower limits for water produced by the well/flowing from the well; upper and lower limits for wellhead pressure; as well as upper and lower limits for the frequency of the well pump. Cluster constraints may include, for example, upper and lower limits on the volume of oil produced by the cluster; upper and lower limits for water produced by the cluster or flowing out of it; upper and lower limits for the energy consumed by the cluster (for example, pumps in the cluster). Restrictions on a field may include, for example, upper and lower limits on the volume of oil produced from the field; upper and lower limits for water produced/flowing from the field; upper and lower limits for the energy consumed by the cluster (for example, pumps in the field).

[0044] Некоторые варианты осуществления настоящего объекта изобретения могут предоставить множество технических преимуществ. Например, алгоритмы оптимизации, которые оптимизируют работу скважин в кластере без учета ретроспективных рабочих характеристик скважин, могут приводить к нежелательному режиму работы насоса (например, приводящему к сокращению срока службы насоса). В результате такие алгоритмы оптимизации могут быть нежелательными. Кроме того, в некоторых вариантах осуществления настоящий объект изобретения может затрагивать и может улучшать (например, оптимизировать) добычу нефти, при этом гарантируется продолжительная исправная работа насоса, что может быть невозможно при использовании других подходов. Кроме того, другие подходы могут потребовать от экспертов итерационной оптимизации скважин с помощью метода проб и ошибок, что, как правило, происходит медленно и может даже не привести к приемлемому результату. В некоторых вариантах осуществления текущий объект изобретения может иметь более быстрое время реакции на непредвиденные обстоятельства на месторождении, при этом оптимизация может быть глобальной по сути (например, для нескольких нефтяных скважин).[0044] Some embodiments of the present subject matter may provide many technical advantages. For example, optimization algorithms that optimize the operation of wells in a cluster without taking into account historical well performance may result in undesirable pump behavior (eg, resulting in reduced pump life). As a result, such optimization algorithms may be undesirable. In addition, in some embodiments, the implementation of the present subject matter may affect and may improve (eg, optimize) oil recovery, while ensuring long-term good operation of the pump, which may not be possible using other approaches. In addition, other approaches may require experts to iteratively optimize wells using trial and error, which is usually slow and may not even lead to an acceptable result. In some embodiments, the implementation of the current object of the invention may have a faster response time to unforeseen circumstances in the field, while the optimization may be global in nature (for example, for several oil wells).

[0045] Некоторые реализации настоящего объекта изобретения позволяют оптимально использовать доступные ресурсы на нефтяном месторождении (например, мощность) для улучшения (например, максимального увеличения) добычи нефти, при этом исключается возможность работы насосов с нежелательными рабочими параметрами. Это может привести к снижению времени простоя и потерям добычи, поскольку пользователи могут выполнять анализ возможных ситуаций с определенными целевыми характеристиками добычи и ограничениями для отдельных скважин.[0045] Some embodiments of the present subject matter allow for optimal use of available resources in an oil field (eg, power) to improve (eg, maximize) oil production while avoiding pumps operating at undesirable operating parameters. This can result in reduced downtime and loss of production as users can perform scenario analysis with specific production targets and limitations for individual wells.

[0046] В рамках объема и сущности описанного объекта изобретения возможны и другие варианты осуществления. Например, описанную в настоящей заявке систему мониторинга можно использовать на объектах со сложными машинами со множеством рабочих параметров, которые необходимо изменять для изменения производительности этих машин (например, энергогенерирующих турбин). Использование слова «оптимизация»/«оптимизирующий» в данной заявке может подразумевать «улучшение»/«улучшающий».[0046] Other embodiments are possible within the scope and spirit of the described subject matter. For example, the monitoring system described in this application can be used at facilities with complex machines with many operating parameters that need to be changed to change the performance of these machines (for example, power generating turbines). The use of the word "optimization"/"optimizing" in this application may mean "improvement"/"improving".

[0047] В настоящем документе описаны определенные примеры осуществления для обеспечения полного понимания принципов конструкции, функционирования, производства и использования систем, устройств и способов. Один или более примеров таких вариантов осуществления проиллюстрированы на сопроводительных рисунках. Специалисту в данной области будет понятно, что системы, устройства и способы, конкретно описанные в настоящем документе и проиллюстрированные на сопроводительных рисунках, являются примерами осуществления, не имеющими ограничительного характера, а объем настоящего изобретения определяется только формулой изобретения. Признаки, проиллюстрированные или описанные в связи с одним примером осуществления, можно комбинировать с признаками других вариантов осуществления. Предполагается, что объем настоящего изобретения включает такие модификации и варианты. Кроме того, в настоящем описании имеющие аналогичные названия компоненты вариантов осуществления имеют по существу аналогичные признаки, и, таким образом, в рамках конкретного варианта осуществления нет необходимости в обязательном полном описании каждого признака каждого из имеющих аналогичные названия компонентов.[0047] Certain embodiments are described herein to provide a thorough understanding of the design, operation, manufacture, and use of systems, devices, and methods. One or more examples of such embodiments are illustrated in the accompanying drawings. One skilled in the art will appreciate that the systems, devices, and methods specifically described herein and illustrated in the accompanying drawings are non-limiting exemplary embodiments, and the scope of the present invention is defined by the claims alone. Features illustrated or described in connection with one embodiment may be combined with features of other embodiments. The scope of the present invention is intended to include such modifications and variations. In addition, in the present description, the like-named components of the embodiments have substantially similar features, and thus, within the scope of a particular embodiment, it is not necessary to fully describe each feature of each of the like-named components.

[0048] Описываемый в настоящем документе объект изобретения может быть реализован в виде цифровой электронной схемы или в виде компьютерного программного обеспечения, программно-аппаратного обеспечения или аппаратного обеспечения, включая описанные в настоящем описании структурные средства и их структурные эквиваленты, или их комбинации. Описанный в настоящем документе объект изобретения может быть реализован в виде одного или более компьютерных программных продуктов, таких как одна или более компьютерных программ, практически реализованных на носителе информации (например, на машиночитаемом устройстве хранения данных), или реализован в виде распространяющегося сигнала для исполнения устройством обработки данных или для управления его работой (например, программируемого процессора, компьютера или нескольких компьютеров). Компьютерная программа (также называемая программой, программным обеспечением, приложением или кодом) может быть написана на языке программирования любого типа, включая компилируемые или интерпретируемые языки, и может устанавливаться в любой форме, включая автономную программу или модуль, компонент, подпрограмму или другой элемент, пригодный для использования в вычислительной среде. Компьютерная программа не обязательно соответствует файлу. Программа может храниться в части файла, который содержит другие программы или данные, в одном файле, предназначенном для рассматриваемой программы, или во множестве согласованных файлов (например, файлов, которые содержат один или более модулей, подпрограмм или частей кода). Компьютерную программу можно устанавливать для исполнения на одном компьютере или на множестве компьютеров в одном месте или распределять во множестве мест, объединенных сетью связи.[0048] The subject matter described herein may be implemented as a digital electronic circuit or as computer software, firmware, or hardware, including the structural means and structural equivalents described herein, or combinations thereof. The subject matter described herein may be implemented as one or more computer program products, such as one or more computer programs practiced on a storage medium (for example, a computer-readable storage device), or implemented as a propagating signal for execution by a device. processing data or to control its operation (for example, a programmable processor, a computer or several computers). A computer program (also called a program, software, application, or code) may be written in any type of programming language, including compiled or interpreted languages, and may be installed in any form, including a stand-alone program or module, component, subroutine, or other item suitable for for use in a computing environment. The computer program does not necessarily correspond to the file. A program may be stored in a portion of a file that contains other programs or data, in a single file dedicated to the program in question, or in a plurality of coherent files (eg, files that contain one or more modules, subroutines, or pieces of code). The computer program may be installed for execution on a single computer or on a plurality of computers at one location, or distributed at a plurality of locations connected by a communications network.

[0049] Процессы и логические потоки, представленные в настоящем описании, включая этапы способов в соответствии с объектом изобретения, описанным в настоящем документе, могут выполняться одним или более программируемыми процессорами, исполняющими одну или более компьютерных программ для выполнения функций в соответствии с объектом изобретения, описанным в настоящем документе, путем использования входных данных и генерации выходных данных. Процессы и логические потоки также могут выполняться на специальной логической электронной схеме, например программируемой пользователем вентильной матрице (FPGA) или специализированной интегральной схеме (ASIC), и устройство описанного в настоящем документе объекта изобретения может быть реализовано в таком виде.[0049] The processes and logical flows presented herein, including the steps of methods in accordance with the subject matter described herein, may be performed by one or more programmable processors executing one or more computer programs to perform the functions in accordance with the subject matter, described in this document by using input data and generating output data. Processes and logical flows may also be executed on dedicated logic electronic circuitry, such as a field programmable gate array (FPGA) or application specific integrated circuit (ASIC), and the device of the subject matter described herein may be implemented in such a form.

[0050] Пригодные для исполнения компьютерной программы процессоры в качестве примера включают процессоры как общего, так и специального назначения, а также любой один или более процессоров цифрового компьютера любого типа. В целом процессор будет получать команды и данные от постоянного запоминающего устройства, оперативного запоминающего устройства или обоих. Существенными элементами компьютера являются процессор для исполнения команд и одно или более запоминающих устройств для хранения команд и данных. В целом компьютер также будет включать одно или более устройств хранения данных, например магнитный, магнитооптический или оптический диски, или будет функционально соединен с возможностью получения данных от них, или передачи данных на них, или для обеих целей. Носители информации, пригодные для хранения команд и данных компьютерных программ, включают все формы энергонезависимой памяти, включая в качестве примера полупроводниковые запоминающие устройства (например, EPROM, EEPROM и флеш-накопители); магнитные диски (например, внутренние жесткие диски или съемные диски); магнитооптические диски и оптические диски (например, CD- и DVD-диски). Процессор и память могут быть дополнены специализированной логической электронной схемой или встроены в нее.[0050] Suitable processors for executing a computer program include, by way of example, both general purpose and special purpose processors, as well as any one or more digital computer processors of any type. In general, the processor will receive instructions and data from ROM, RAM, or both. The essential elements of a computer are a processor for executing instructions and one or more memory devices for storing instructions and data. In general, the computer will also include one or more data storage devices, such as magnetic, magneto-optical or optical disks, or be operably connected to receive data from them, or transfer data to them, or for both purposes. Storage media suitable for storing computer program instructions and data include all forms of non-volatile memory including, by way of example, semiconductor memory devices (eg, EPROM, EEPROM, and flash drives); magnetic disks (for example, internal hard drives or removable drives); magneto-optical discs; and optical discs (eg, CDs and DVDs). The processor and memory may be augmented with or incorporated into dedicated logic electronics.

[0051] Для обеспечения взаимодействия с пользователем описанный в настоящем документе объект изобретения может быть реализован на компьютере с устройством отображения, например катодно-лучевой трубкой (КЛТ) или жидкокристаллическим (ЖК) монитором, для отображения информации для пользователя, а также клавиатурой и указывающим устройством, (например, мышью или трекболом), с помощью которых пользователь может вводить в компьютер входные данные. Для обеспечения взаимодействия с пользователем также могут использоваться и другие типы устройств. Например, предоставляемая пользователю обратная связь может принимать форму любой сенсорной обратной связи (например, визуальной обратной связи, слуховой обратной связи или тактильной обратной связи), и входные данные от пользователя тоже могут поступать в любой форме, включая звуковые, речевые или тактильные входные данные.[0051] To provide user interaction, the subject matter described herein may be implemented on a computer with a display device, such as a cathode ray tube (CRT) or liquid crystal display (LCD) monitor, to display information to the user, as well as a keyboard and pointing device. , (such as a mouse or trackball) that the user can use to enter input into the computer. Other types of devices may also be used to provide user interaction. For example, the feedback provided to the user may take the form of any sensory feedback (eg, visual feedback, auditory feedback, or tactile feedback), and user input may also come in any form, including audio, speech, or tactile input.

[0052] Описанные в настоящем документе технологии можно реализовать с использованием одного или более модулей. В настоящем документе термин «модуль» относится к компьютерному программному обеспечению, программно-аппаратному обеспечению, аппаратному обеспечению и/или их различным комбинациям. Однако модули как минимум не следует интерпретировать как программное обеспечение, которое не реализовано в аппаратном или программно-аппаратном виде или не записано на нетранзиторные машиночитаемые носители (т.е. модули сами по себе не являются программным обеспечением). Фактически «модуль» следует интерпретировать как нечто, всегда включающее по меньшей мере некоторое физическое нетранзиторное аппаратное обеспечение, такое как часть процессора или компьютера. Два разных модуля могут совместно использовать одно и то же физическое аппаратное обеспечение (например, два разных модуля могут использовать один и тот же процессор и сетевой интерфейс). Описанные в настоящем документе модули можно комбинировать, интегрировать, разделять и/или дублировать для поддержки различных приложений. Кроме того, функция, которая в настоящем документе описана как выполняемая конкретным модулем, может выполняться в одном или более других модулях и/или одним или более другими устройствами вместо или в дополнение к функции, выполняемой в конкретном модуле. Более того, модули могут быть реализованы распределенными по множеству устройств и/или других компонентов, локальных или удаленных друг от друга. Дополнительно модули можно перемещать с одного устройства и добавлять на другое устройство и/или можно включать в состав обоих устройств.[0052] The technologies described herein may be implemented using one or more modules. As used herein, the term "module" refers to computer software, firmware, hardware, and/or various combinations thereof. However, at a minimum, modules should not be interpreted as software that is not implemented in hardware or firmware, or recorded on non-transitory computer-readable media (i.e., modules themselves are not software). In fact, a "module" should be interpreted as something that always includes at least some physical non-transitive hardware, such as part of a processor or computer. Two different modules may share the same physical hardware (for example, two different modules may share the same processor and network interface). The modules described herein can be combined, integrated, separated, and/or duplicated to support different applications. In addition, a function that is described herein as being performed by a specific module may be performed by one or more other modules and/or by one or more other devices instead of or in addition to the function performed by the specific module. Moreover, modules may be implemented distributed across multiple devices and/or other components, local or remote from one another. Additionally, modules can be moved from one device and added to another device and/or can be included in both devices.

[0053] Описанный в настоящем документе объект изобретения может быть реализован на компьютерной системе, которая включает внутренний компонент (например, сервер данных), средний компонент (например, сервер приложений) или интерфейсный компонент (например, компьютер-клиент с графическим интерфейсом пользователя или веб-интерфейс, с помощью которых пользователь может взаимодействовать с реализацией описанного в настоящем документе объекта изобретения) либо любую комбинацию таких внутренних, средних и интерфейсных компонентов. Компоненты системы могут быть связаны между собой любой формой или средой цифрового обмена данными, например сетью связи. К примерам сетей связи относятся локальная вычислительная сеть (LAN) и глобальная сеть (WAN), например Интернет.[0053] The subject matter described herein may be implemented on a computer system that includes an internal component (eg, a data server), a middle component (eg, an application server), or a front-end component (eg, a client computer with a graphical user interface or a web - an interface through which a user can interact with an implementation of the subject matter described herein) or any combination of such internal, middle, and front-end components. The components of the system can be interconnected by any form or medium of digital data exchange, such as a communication network. Examples of communication networks include a local area network (LAN) and a wide area network (WAN), such as the Internet.

[0054] Используемые в настоящем описании и пунктах формулы изобретения приблизительные формулировки можно применять для модификации любого количественного представления, которое можно изменять, без изменения основной функции, к которой оно относится. Соответственно, значение, модифицированное с помощью термина или терминов, таких как «около» или «по существу», не ограничено точным указанным значением. В по меньшей мере некоторых случаях приблизительные формулировки могут соответствовать точности прибора, используемого для измерения значения. Используемые в настоящем описании и пунктах формулы изобретения ограничения на диапазоны значений можно комбинировать и/или заменять, и такие диапазоны указывают и включают все содержащиеся в них поддиапазоны, если только контекст или формулировки не указывают на иное.[0054] Used in the present description and claims, approximate wording can be used to modify any quantitative representation that can be changed without changing the main function to which it refers. Accordingly, the meaning modified by a term or terms such as "about" or "substantially" is not limited to the precise meaning indicated. In at least some cases, approximate statements may correspond to the accuracy of the instrument used to measure the value. As used herein and in the claims, range limitations may be combined and/or substituted, and such ranges indicate and include all subranges contained therein, unless context or language indicates otherwise.

Claims

1. A method for monitoring and managing the operation of a cluster of oil wells, including:

measuring the performance of a first industrial machine of the plurality of industrial artificial lift machines in the cluster by means of at least one sensor operatively coupled to the first industrial machine;

inputting historical data indicative of the measured performance of the first industrial machine into a digital model of the first industrial machine processed by the processor;

determining an operating range associated with the first industrial machine from the historical data, the operating range indicating a range of values of an operating parameter of the first industrial machine;

determining a recommended operating parameter, the determination including using an operating range and user input data as operating limits associated with one or more of the plurality of industrial machines;

generating a visual representation of the recommended operating parameter in a display area of the graphical user interface; and

controlling the operation of at least one industrial machine in the cluster based on a visual representation of the recommended operating parameter.

2. The method of claim. 1, in which the definition of the area of operating conditions includes:

identifying at least one of the first measured performance value and the second measured performance value from the historical data, wherein the first and second measured performance values are indicative of a predetermined range of performance values of the first industrial machine; and

calculating at least one of a first operating region boundary value in accordance with the first measured performance value and a second operating region boundary value in accordance with the second measured performance value.

3. The method of claim 2, wherein calculating the first operating range boundary value includes modifying the input data of the digital model with the response of the plurality of industrial machines based on the difference between the previous output data of the digital model and the first measured operating characteristic value.

4. The method of claim 3, further comprising:

drawing in the display area of the graphical user interface of an interactive graphical object characterizing the value entered by the user;

receiving data indicative of a user's interaction with the interactive graphical object, wherein the data indicative of the user's interaction indicates a value entered by the user; and

updating the digital model based on user input and operating conditions.

5. The method of claim 4, wherein updating the digital model includes calculating one or more system coefficients associated with a plurality of industrial machines.

6. The method of claim 5, wherein the characteristic mathematical representation comprising the system of equations calculates one or more coefficients of the system based at least in part on an operating region and a user input.

7. The method of claim 3, further comprising generating a digital model, the generation comprising determining one or more characteristic equation coefficients of the first industrial machine based on sensor data determined by one or more sensors operatively coupled to the first industrial machine.

8. The method of claim. 1, in which the historical data is determined by one or more sensors connected to the first industrial machine.

9. The method of claim. 1, in which the plurality of industrial machines includes one or more of electric submersible pumps, screw pumps of the cavitational type and pumping units.

10. The method of claim. 1, further comprising

sending a command to the controller of the first industrial machine to change the operation of the first industrial machine based on the recommended operating parameter.

11. The method of claim 1, further comprising determining a second operating range associated with the first industrial machine from historical data, wherein the operating range indicates a second range of values of the second operating parameter of the first industrial machine,

wherein determining the recommended operating parameter includes using the second operating range as the second operating constraint associated with one or more of the plurality of industrial machines.

12. The method of claim. 1, in which the performance of the first industrial machine is selected from the group including: the amount of torque, power consumption and current consumption.

13. The method of claim. 1, in which the operating parameter of the first industrial machine is selected from the group including: speed/speed of the pump motor, pressure, flow and power consumption.

14. The system for monitoring and managing the operation of a cluster of oil wells, containing:

at least one sensor operatively connected to a first industrial machine of the plurality of industrial artificial lift machines in the cluster and capable of measuring the performance of the first industrial machine;

at least one data processor;

a memory coupled to the at least one data processor, wherein the memory stores instructions for causing the at least one data processor to perform operations, including:

inputting historical data characterizing the measured performance of the first industrial machine of the plurality of industrial machines in the cluster into a digital model of the first industrial machine processed by the processor;

determining a recommended operating parameter, the determination including using an operating range and user input data as operating limits associated with one or more of the plurality of industrial machines; and

generating in the display area of the graphical user interface a visual representation of the recommended operating parameter, based on which the operation of at least one industrial machine in the cluster is controlled.

15. The system according to claim 14, in which the definition of the area of operating conditions includes:

16. The system of claim 15, wherein calculating the first operating range boundary value includes modifying the digital model input of the plurality of industrial machines performance based on the difference between the previous digital model output and the first measured operating characteristic.

17. The system according to claim 16, in which the work additionally includes:

updating the digital model based on user input and operating conditions.

18. The system of claim 17, wherein updating the digital model includes calculating one or more system coefficients associated with a plurality of industrial machines.

19. The system of claim 18, wherein the characteristic mathematical representation comprising the system of equations calculates one or more coefficients of the system at least in part based on the operating range and a user input.

20. The system of claim 16, wherein the steps further include generating a digital model, the generation comprising determining one or more first industrial machine characteristic equation coefficients based on sensor data determined by one or more sensors operatively coupled to the first industrial machine.

21. The system of claim. 14, in which the historical data is determined by one or more sensors connected to the first industrial machine.

22. The system of claim 14, wherein the plurality of industrial machines includes one or more of electric submersible pumps, cavitational screw pumps, and pumping units.

23. The system of claim 14, wherein the performance of the first industrial machine is selected from the group consisting of: torque value, power input, and current input.

24. The system of claim 14, wherein the operating parameter of the first industrial machine is selected from the group consisting of: pump motor speed/speed, pressure, flow, and power consumption.