Для поздних стадий разработки нефтяных месторождений характерны рост обводненности, нестационарность многофазного потока и увеличение доли высоковязких нефтей, содержащих асфальтено-смолисто-парафиновые компоненты. В этих условиях традиционные методы контроля, основанные на ручном пробоотборе и ограниченных по диапазону поточных влагомерах, не обеспечивают требуемой оперативности и достоверности, особенно в области фазовой инверсии водонефтяных эмульсий. Цель работы состоит в формировании технически обоснованной архитектуры оперативного онлайн-мониторинга характеристик скважинной жидкости на базе проточного ПМР-релаксометра ПМРА-IV, интегрированного в IoT-контур предприятия. Рассмотрены требования к стабильности режима проточного измерения, состав аппаратно-программного комплекса, принципы организации удаленной передачи данных и подходы к выбору каналов связи для промысловых условий. Показано, что комбинированная коммуникационная архитектура с выделением проводных магистралей и применением энергоэффективных радиоканалов для удаленных узлов позволяет обеспечить масштабируемость и устойчивость телеметрии. Интеграция ПМРА-IV в IoT-систему обеспечивает непрерывное накопление временных рядов, поддержку предиктивной аналитики и переход к обслуживанию по состоянию, снижая влияние человеческого фактора и повышая качество данных для технологического управления.
Late-stage oilfield development is characterized by increasing water cut, multiphase flow nonstationarity, and a growing share of high-viscosity crude oils containing asphaltene-resin-paraffin components. Under these conditions, conventional control approaches based on manual sampling and in-line water cut meters with limited operating ranges do not provide sufficient responsiveness and reliability, especially near the phase inversion region of water-in-oil emulsions. This paper proposes a technically grounded architecture for real-time online monitoring of well fluid properties using the PMRA-IV flow proton magnetic resonance (PMR) relaxometer integrated into an industrial IoT loop. Requirements for stable flow-through measurements, the hardware-software composition, remote data acquisition and transmission principles, and field communication channel selection are discussed. A combined communication architecture with wired backbones and energy-efficient radio links for remote nodes is shown to improve telemetry robustness and scalability. IoT integration of PMRA-IV enables continuous time-series accumulation, predictive analytics support, and condition-based maintenance, reducing human-factor impact and improving data quality for production control.