MACHINES AND MECHANISMS

Automatic remote monitoring of well fluid properties based on IoT and the PMRA-IV flow PMR analyzer

Authors

  • Kirill A. Vasinkin Kazan State Power Engineering University, 51, Krasnoselskaya str., Kazan, 420066
  • Ravil N. Minnegulov Kazan State Power Engineering University, 51, Krasnoselskaya str., Kazan, 420066
  • Rustem S. Kashaev Kazan State Power Engineering University, 51, Krasnoselskaya str., Kazan, 420066

How to cite

GOST Vasinkin K. A., Minnegulov R. N., Kashaev R. S. Automatic remote monitoring of well fluid properties based on IoT and the PMRA-IV flow PMR analyzer // STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY. 2026. Vol. 70. No. 5. P. 51-61.
APA Vasinkin, K. A., Minnegulov, R. N. & Kashaev, R. S. (2026). Automatic remote monitoring of well fluid properties based on IoT and the PMRA-IV flow PMR analyzer. STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY, 70(5), 51-61.

Abstract

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.

Keywords

well fluid water-in-oil emulsion remote monitoring Internet of Things industrial IoT proton magnetic resonance relaxometry NMR

Funding

The authors did not declare any external funding for this research.

References

Беспроводные сенсорные сети и технологии IoT // Беспроводные технологии. 2021. № 30-4.

Глушак Е.В., Куприянов А.В. Введение в Интернет вещей. Самара: Изд-во Самарского университета, 2023.

Еремин Н.А., Селенгинский Д.А. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в решении нефтегазовых задач // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2023. № 1. С. 201-211.

IoT-решения для нефтегазовой отрасли // iot-ertelecom.ru. 2025.

Казицына Л.А., Куплетская Н.Б. Применение УФ-, ИК- и ЯМР-спектроскопии в органической химии. М.: Высшая школа, 1971. 264 с.

Кашаев Р.С., Козелков О. В. Приборные и мехатронные комплексы в нефтяной промышленности и энергетике. Казань, 2017. С. 77-79.

Кашаев Р.С., Козелков О.В., Абдуллазянов Э.Ю., Ившин И.В. Мехатронные проточные анализаторы экспресс-контроля характеристик нефти методом протонного магнитного резонанса при ее добыче и подготовке. Петрозаводск: МЦНП Новая наука, 2024. 221 с.

Кондратьев А.А. Цифровая трансформация в нефтегазовой сфере // Вестник науки. 2023. № 11. Т. 2. С. 94.

Крылов А.А., Мастобаев Б.Н. Информационные технологии в нефтегазовой отрасли. М.: Недра, 2019.

Лаптев А.Г., Фарахов М.И. Сенсорные системы и мониторинг технологических процессов в нефтегазовой промышленности. Казань: КНИТУ, 2021.

Нгуен Д.А., Кашаев Р.С., Козелков О.В. Разработка многослойных усовершенствованных магнитных узлов Хальбаха для ПМР-релаксометра на основе оптимизации параметров магнитов // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2025. Vol. 27. № 2. С. 20-32.

Нгуен Д.A., Кашаев Р.С., Козелков О.В, Арсланов А.Д., Тран Ван Тунг. Разработка усовершенствованного программно-аппаратного комплекса для управления соплом протонного магнитно-резонансного анализатора PMRA-IV // Известия высших учебных заведений. Энергетические проблемы. 2025. Т. 27. № 1. С. 3-15.

Некрасов М.В. Автоматизированная система многопоточного приема, обработки и анализа телеметрической информации: дис. ... канд. техн. наук. Красноярск, 2014.

Роль IoT и датчиков в современных системах мониторинга качества нефти // rosstip.ru. НефтеПодготовка: Установки и Технологии. 2024.

Сидоров В.Н. Автоматизация технологических процессов в нефтегазовой промышленности. М.: Инфра-Инженерия, 2020.

Цифровые подстанции: учеб.-метод. пос. к прак. зан. Салават: Институт нефтепереработки и нефтехимии Уфимского государственного нефтяного технического университета, 2021. 46 с.

Madakam S., Ramaswamy R., Tripathi S. Internet of Things (IoT): A literature review // Journal of computer and communications. 2015. Vol. 3. № 5. pp. 164-173.

Vermesan O., Friess P. Internet of Things: Converging technologies for smart environments and integrated ecosystems. Aalborg: River Publishers, 2013. pp. 153-204.

Published

2026-08-07

Issue

Section

MACHINES AND MECHANISMS

Metrics

97 views
0 downloads
Want to publish with us?
Submit an article

Similar Articles

You may also start an advanced similarity search for this article.