“深海一号”智能气田生产数字孪生建设探索与实践

来源：石油科学通报杂志2025年第5期北京时间：

作者：曾楠诺, 李力, 李劲松, 林伯韬, 金衍, 李靖, 王玮, 殷启帅, 朱海涛

单位：1 中海石油(中国)有限公司海南分公司，海口 5107002 中国石油大学(北京)人工智能学院，北京 1022493 中国石油大学(北京)石油工程学院，北京 1022494 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院，北京 1022495 中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院，北京 102249

摘要：深水气田开发面临高水深、强耦合、高风险等复杂挑战，存在船体稳定性风险高、气藏分析难度大、监测数据获取困难、一体化生产管理复杂等技术难题。传统方法往往依赖分散的单模块仿真与人工决策，模型更新滞后、信息孤立，难以实现对气藏、管网、平台等全流程的协同优化。数字孪生技术能够突破传统方法在数据孤立、模型耦合不足和决策滞后等方面的局限，实现实时交互、闭环控制和全链条一体化协同管理，打通气藏、井筒、管网与平台间的信息壁垒，为深水气田提供协同高效的生产调控与安全保障。为此，本文以“深海一号”生产平台为研究对象，探索构建了贯通气藏—井筒—管网—平台—业财全业务链条的深水气田生产数字孪生系统。首先，系统梳理了油气生产数字孪生研究进展，分析了典型建模方法、技术体系与工程实践。其次，提出融合物理机制与数据驱动的模块化混合建模方法，并形成系统解构、模型构建、数据集成、优化求解与反馈闭环的完整建模流程。接着，面向“深海一号”实际应用场景，开发了船体系泊管理、流动保障管理、智能气藏管理、可视化管理等数字孪生模块，实现了预警监测、预测性维护、辅助决策、三维可视化和全链闭环控制。现场应用表明，该系统显著提升了平台自动化与智能化程度，将配产核算时间由4~5天缩短至1 h内，预测准确率超过90%。最后，针对当前存在的模型可迁移性差、人工干预多等问题，提出引入大模型与小模型联动、集成水下控制系统、构建覆盖全生命周期孪生系统的建议。研究成果为深水气田的智能高效开发提供了可行的技术路径与工程案例参考。

关键词：气藏,井筒,管网,人工智能,数字孪生,智能气田

基金资助：中国海洋石油集团有限公司“深海一号”智能气田建设项目