井眼数字孪生与钻井智能决策技术及展望

来源：石油科学通报杂志2026年第1期北京时间：

作者：张菲菲, 张聪, 王茜, 娄文强, 余义兵, 王学迎, 于梦蛟

单位：1 长江大学油气钻采工程湖北省重点实验室，武汉 4301002 长江大学石油工程学院油气钻完井技术国家工程研究中心，武汉 4301003 浙江探芯科技有限公司，宁波 315000

摘要：本文围绕井眼钻井过程中的多源异构数据融合、物理与数据驱动模型耦合以及智能决策反馈等关键问题，系统梳理了当前钻井数字孪生建模的技术框架与实现路径。首先，针对钻井数据融合对象与层次，探讨了多时空尺度数据的融合机制和冲突处理方法。其次，构建了一个适用于钻井工况的数字孪生总体架构，总结了实现机理与数据的联合驱动建模的方法。然后，提出了钻井异常数据特征诊断方法，并以此建立实体与数字体间的多视角决策反馈方法。最后，展望了井眼数字孪生技术在高时空分辨率认知、边端部署、模型可信性保障等方面的应用潜力。研究结果可为实现复杂工况下的钻井状态识别与高效控制提供理论支撑与方法指导。

关键词：油气,井眼数字孪生,多源数据融合,智能决策,数据－机理驱动