АВТОМАТИЗАЦІЯ МОНІТОРИНГУ І ДІАГНОСТИКИ БУРОВОГО УСТАТКУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ IOT
The rapid evolution of the oil and gas industry necessitates advanced solutions to enhance the reliability, efficiency, and safety of drilling operations. Traditional monitoring and diagnostics of drilling equipment, reliant on manual inspections and scheduled maintenance, suffer from inefficiencies...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
Институт сверхтвердых материалов им. В. Н. Бакуля Национальной академии наук Украины
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://altis-ism.org.ua/index.php/ALTIS/article/view/457 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Tooling materials science |
Репозитарії
Tooling materials science| _version_ | 1860742121950019584 |
|---|---|
| author | Пащенко, O.A. Расцвєтаєв, В.О. Шумов, А.С. Дмитрук, O.O. Яворська, В.В. |
| author_facet | Пащенко, O.A. Расцвєтаєв, В.О. Шумов, А.С. Дмитрук, O.O. Яворська, В.В. |
| author_sort | Пащенко, O.A. |
| baseUrl_str | http://altis-ism.org.ua/index.php/ALTIS/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-03-26T08:19:14Z |
| description | The rapid evolution of the oil and gas industry necessitates advanced solutions to enhance the reliability, efficiency, and safety of drilling operations. Traditional monitoring and diagnostics of drilling equipment, reliant on manual inspections and scheduled maintenance, suffer from inefficiencies, delayed fault detection, and high operational costs. This study explores the application of Internet of Things (IoT) technology to automate the monitoring and diagnostics of drilling equipment, addressing these challenges through real-time data acquisition and advanced analytics. The proposed IoT framework integrates sensors (e.g., vibration, temperature, pressure), lightweight communication protocols such as MQTT and CoAP, and cloud-based platforms like AWS IoT for data storage and processing. A case study was conducted on a simulated drilling rig, collecting 1.2 million data points over 30 days to evaluate system performance. Machine learning models, including Random Forest classifiers and LSTM networks, were employed for fault detection and predictive maintenance, achieving a precision of 0.92, recall of 0.89, and F1-score of 0.90 in identifying anomalies such as bearing wear and pump pressure issues. The IoT system reduced unplanned downtime by 18% and maintenance costs by 15% compared to traditional methods, with edge-based anomaly detection averaging 150 ms and cloud-based diagnostics at 1.2 seconds. Challenges include network reliability, with 5% packet loss in low-connectivity scenarios, data security requiring robust encryption, and integration with legacy systems necessitating custom middleware in 30% of cases. The system improved operational safety by early fault detection and reduced energy consumption by 12%, contributing to environmental sustainability. Comparative analysis with traditional methods underscores the IoT system’s superior accuracy and efficiency, driven by real-time data and predictive analytics. Future research should focus on integrating advanced AI, such as deep reinforcement learning, and edge computing to enhance system responsiveness and scalability to other industrial applications. Recommendations for industry adoption include using standardized protocols, investing in reliable networks, and training personnel for effective IoT implementation. This study demonstrates that IoT technology offers a transformative approach to drilling equipment management, with significant implications for operational efficiency, safety, and sustainability, provided challenges like network reliability and system integration are addressed. |
| first_indexed | 2026-03-26T16:19:31Z |
| format | Article |
| id | oai:ojs2.altis-ism.org.ua:article-457 |
| institution | Tooling materials science |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-03-26T16:19:31Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Институт сверхтвердых материалов им. В. Н. Бакуля Национальной академии наук Украины |
| record_format | ojs |
| spelling | oai:ojs2.altis-ism.org.ua:article-4572026-03-26T08:19:14Z AUTOMATION OF DRILLING EQUIPMENT MONITORING AND DIAGNOSTICS USING IOT TECHNOLOGY АВТОМАТИЗАЦІЯ МОНІТОРИНГУ І ДІАГНОСТИКИ БУРОВОГО УСТАТКУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ IOT Пащенко, O.A. Расцвєтаєв, В.О. Шумов, А.С. Дмитрук, O.O. Яворська, В.В. Internet of Things (IoT), drilling equipment, predictive maintenance, fault detection, machine learning, real-time monitoring, operational efficiency, data analytics, network reliability, industrial automation інтернет речей (IoT), бурове обладнання, прогнозне технічне обслуговування, виявлення несправностей, машинне навчання, моніторинг у реальному часі, операційна ефективність, аналітика даних, надійність мережі, промислова автоматизація The rapid evolution of the oil and gas industry necessitates advanced solutions to enhance the reliability, efficiency, and safety of drilling operations. Traditional monitoring and diagnostics of drilling equipment, reliant on manual inspections and scheduled maintenance, suffer from inefficiencies, delayed fault detection, and high operational costs. This study explores the application of Internet of Things (IoT) technology to automate the monitoring and diagnostics of drilling equipment, addressing these challenges through real-time data acquisition and advanced analytics. The proposed IoT framework integrates sensors (e.g., vibration, temperature, pressure), lightweight communication protocols such as MQTT and CoAP, and cloud-based platforms like AWS IoT for data storage and processing. A case study was conducted on a simulated drilling rig, collecting 1.2 million data points over 30 days to evaluate system performance. Machine learning models, including Random Forest classifiers and LSTM networks, were employed for fault detection and predictive maintenance, achieving a precision of 0.92, recall of 0.89, and F1-score of 0.90 in identifying anomalies such as bearing wear and pump pressure issues. The IoT system reduced unplanned downtime by 18% and maintenance costs by 15% compared to traditional methods, with edge-based anomaly detection averaging 150 ms and cloud-based diagnostics at 1.2 seconds. Challenges include network reliability, with 5% packet loss in low-connectivity scenarios, data security requiring robust encryption, and integration with legacy systems necessitating custom middleware in 30% of cases. The system improved operational safety by early fault detection and reduced energy consumption by 12%, contributing to environmental sustainability. Comparative analysis with traditional methods underscores the IoT system’s superior accuracy and efficiency, driven by real-time data and predictive analytics. Future research should focus on integrating advanced AI, such as deep reinforcement learning, and edge computing to enhance system responsiveness and scalability to other industrial applications. Recommendations for industry adoption include using standardized protocols, investing in reliable networks, and training personnel for effective IoT implementation. This study demonstrates that IoT technology offers a transformative approach to drilling equipment management, with significant implications for operational efficiency, safety, and sustainability, provided challenges like network reliability and system integration are addressed. Швидкий розвиток нафтогазової промисловості вимагає передових рішень для підвищення надійності, ефективності та безпеки бурових операцій. Традиційні методи моніторингу та діагностики бурового обладнання, які базуються на ручних перевірках і плановому технічному обслуговуванні, характеризуються низькою ефективністю, затримками у виявленні несправностей і високими експлуатаційними витратами. У цьому дослідженні розглянуто застосування технології Інтернету речей (IoT) для автоматизації моніторингу та діагностики бурового обладнання, що дозволяє вирішити ці проблеми шляхом збору даних у реальному часі та за допомогою використання передової аналітики. Запропонована IoT-архітектура інтегрує датчики (наприклад вібрації, температури, тиску), легкі протоколи зв'язку, такі як MQTT і CoAP, та хмарні платформи, наприклад AWS IoT, для зберігання та обробки даних. У рамках дослідження проведено експеримент на імітованій буровій установці, під час якого зібрано 1,2 мільйона даних протягом 30 днів для оцінки продуктивності системи. Для виявлення несправностей і прогнозного технічного обслуговування використовувалися моделі машинного навчання, зокрема класифікатор Random Forest і мережі LSTM, які досягли точності 0,92, повноти 0,89 та F1-показника 0,90 при виявленні аномалій, таких як знос підшипників чи проблеми з тиском насоса. IoT-система скоротила незаплановані простої на 18% і витрати на технічне обслуговування на 15% порівняно з традиційними методами, а середній час реакції на аномалії становив 150 мс на периферійних пристроях і 1,2 секунди для хмарної діагностики. Виклики включають нестабільність мережі (5% втрати пакетів в умовах низького зв'язку), безпеку даних, що потребує надійного шифрування, та інтеграцію із застарілими системами, яка вимагала спеціального проміжного програмного забезпечення у 30% випадків. Система також підвищила безпеку завдяки ранньому виявленню критичних несправностей і знизила енергоспоживання на 12%, що сприяє екологічній стійкості. Порівняльний аналіз із традиційними методами підкреслює вищу точність і ефективність IoT-системи завдяки даним у реальному часі та прогнозній аналітиці. Майбутні дослідження мають зосередитися на інтеграції передових методів штучного інтелекту, наприклад глибокого навчання з підкріпленням, а також периферійних обчислень для підвищення швидкості реакції системи та масштабування на інші промислові застосування. Рекомендації для промислового впровадження включають використання стандартизованих протоколів, інвестиції в надійні мережі та навчання персоналу для ефективної експлуатації IoT-систем. Дослідження демонструє, що технологія IoT пропонує трансформаційний підхід до управління буровим обладнанням, значно впливаючи на ефективність, безпеку та екологічність за умови вирішення проблем із надійністю мережі та інтеграцією систем. Институт сверхтвердых материалов им. В. Н. Бакуля Национальной академии наук Украины 2025-11-21 Article Article application/pdf http://altis-ism.org.ua/index.php/ALTIS/article/view/457 Інструментальне матеріалознавство; Том 1 № 28 (2025): Інструментальне матеріалознавство; 46-54 Инструментальное материаловедение; Том 1 № 28 (2025): Інструментальне матеріалознавство; 46-54 Tooling materials science; Vol 1 No 28 (2025): Tooling materials Science; 46-54 2708-7328 2708-731X en http://altis-ism.org.ua/index.php/ALTIS/article/view/457/392 Авторське право (c) 2025 Інструментальне матеріалознавство |
| spellingShingle | інтернет речей (IoT) бурове обладнання прогнозне технічне обслуговування виявлення несправностей машинне навчання моніторинг у реальному часі операційна ефективність аналітика даних надійність мережі промислова автоматизація Пащенко, O.A. Расцвєтаєв, В.О. Шумов, А.С. Дмитрук, O.O. Яворська, В.В. АВТОМАТИЗАЦІЯ МОНІТОРИНГУ І ДІАГНОСТИКИ БУРОВОГО УСТАТКУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ IOT |
| title | АВТОМАТИЗАЦІЯ МОНІТОРИНГУ І ДІАГНОСТИКИ БУРОВОГО УСТАТКУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ IOT |
| title_alt | AUTOMATION OF DRILLING EQUIPMENT MONITORING AND DIAGNOSTICS USING IOT TECHNOLOGY |
| title_full | АВТОМАТИЗАЦІЯ МОНІТОРИНГУ І ДІАГНОСТИКИ БУРОВОГО УСТАТКУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ IOT |
| title_fullStr | АВТОМАТИЗАЦІЯ МОНІТОРИНГУ І ДІАГНОСТИКИ БУРОВОГО УСТАТКУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ IOT |
| title_full_unstemmed | АВТОМАТИЗАЦІЯ МОНІТОРИНГУ І ДІАГНОСТИКИ БУРОВОГО УСТАТКУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ IOT |
| title_short | АВТОМАТИЗАЦІЯ МОНІТОРИНГУ І ДІАГНОСТИКИ БУРОВОГО УСТАТКУВАННЯ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНОЛОГІЙ IOT |
| title_sort | автоматизація моніторингу і діагностики бурового устаткування з використанням технологій iot |
| topic | інтернет речей (IoT) бурове обладнання прогнозне технічне обслуговування виявлення несправностей машинне навчання моніторинг у реальному часі операційна ефективність аналітика даних надійність мережі промислова автоматизація |
| topic_facet | Internet of Things (IoT) drilling equipment predictive maintenance fault detection machine learning real-time monitoring operational efficiency data analytics network reliability industrial automation інтернет речей (IoT) бурове обладнання прогнозне технічне обслуговування виявлення несправностей машинне навчання моніторинг у реальному часі операційна ефективність аналітика даних надійність мережі промислова автоматизація |
| url | http://altis-ism.org.ua/index.php/ALTIS/article/view/457 |
| work_keys_str_mv | AT paŝenkooa automationofdrillingequipmentmonitoringanddiagnosticsusingiottechnology AT rascvêtaêvvo automationofdrillingequipmentmonitoringanddiagnosticsusingiottechnology AT šumovas automationofdrillingequipmentmonitoringanddiagnosticsusingiottechnology AT dmitrukoo automationofdrillingequipmentmonitoringanddiagnosticsusingiottechnology AT âvorsʹkavv automationofdrillingequipmentmonitoringanddiagnosticsusingiottechnology AT paŝenkooa avtomatizacíâmonítoringuídíagnostikiburovogoustatkuvannâzvikoristannâmtehnologíjiot AT rascvêtaêvvo avtomatizacíâmonítoringuídíagnostikiburovogoustatkuvannâzvikoristannâmtehnologíjiot AT šumovas avtomatizacíâmonítoringuídíagnostikiburovogoustatkuvannâzvikoristannâmtehnologíjiot AT dmitrukoo avtomatizacíâmonítoringuídíagnostikiburovogoustatkuvannâzvikoristannâmtehnologíjiot AT âvorsʹkavv avtomatizacíâmonítoringuídíagnostikiburovogoustatkuvannâzvikoristannâmtehnologíjiot |