Аннотация
УДК 621.785.6.048.7:004.89
DOI https://doi.org/10.52577/eom.2026.62.4.82
Энергоэффективность и надежность буровых насосов являются ключевыми факторами стабильности нефтегазовой энергетики. Значительная доля эксплуатационных энергетических потерь связана с износом цилиндровых втулок и ростом трения в поршневой группе. В настоящем исследовании предложен подход к цифровому проектированию процессов поверхностной закалки токами высокой частоты (ТВЧ) с применением искусственного интеллекта для повышения энергоэффективности и долговечности буровых насосов типа УНБ-600 (У8-6МА2). Разработана интеллектуальная модель, объединяющая методы машинного обучения и нечеткой логики, для оптимизации режимов нагрева, скорости перемещения индуктора и параметров охлаждения с учетом нелинейных зависимостей между процессами упрочнения и энергетическими показателями оборудования. Результаты моделирования демонстрируют снижение коэффициента трения и износа на 30–35%, повышение твердости поверхностного слоя до 48–52 HRC и увеличение ресурса оборудования без роста энергозатрат. Внедрение цифрового проектирования ТВЧ-процессов позволяет уменьшить энергопотребление при обработке и эксплуатации узлов, снизить частоту ремонтов и обеспечить повышение надежности насосного оборудования в топливно-энергетическом комплексе. Интеграция искусственного интеллекта в технологические процессы открывает перспективы создания интеллектуальных систем управления жизненным циклом энергонагруженных деталей и сокращения энергетических потерь на этапе эксплуатации.
Ключевые слова: энергоэффективность, цифровое проектирование, ТВЧ-упрочнение, искусственный интеллект, нечеткая логика, буровой насос, цилиндровая втулка, энергозатраты, трибологические свойства, надежность оборудования.