油气钻采数字孪生模型构建方法及应用案例

来源：石油科学通报杂志2024年第2期北京时间：

作者：林伯韬；朱海涛；金衍；张家豪；韩雪银

单位：中国石油大学(北京)信息科学与工程学院/人工智能学院,北京 102249%中国石油大学(北京)信息科学与工程学院/人工智能学院,北京 102249;中国石油大学(北京)石油工程学院,北京 102249%中国石油大学(北京)信息科学与工程学院/人工智能学院,北京 102249;中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司,天津 300452

摘要：油气钻采过程中地质的不确定性、井下实时工况的不可见性、工程仿真的复杂性阻碍了其科学高效的设计及施工.数字孪生技术能够提供实时智能且可视化的方案设计和工程决策,但缺乏针对油气钻采的系统建模方法.对此,本文首先剖析油气钻采数字孪生的国内外研究及应用现状,进而应用成熟度指标定量评价该技术的发展程度;其次,逐次提出油气钻采数字孪生模型的建模方法,包括建模流程、拆分策略、装配及融合架构、建模工具,并以钻井井壁稳定和海上生产系统为例,介绍数字孪生在钻井与开采方面的应用案例;最后,分析困难与挑战并提出发展建议.研究发现,相对制造业,钻采孪生多处于可视化阶段,整体成熟度偏低.油气钻采系统的复杂需求被拆分为若干清晰且较容易实现的子需求;基于需求分析将建模对象在粒度、维度、生命周期上拆分为不同的子模型,通过模型层、功能层、需求层逐层装配子模型,进而实现多维度、多领域模型间的融合.同时,需要在模型管理、数据管理和工程仿真方面完善方法和提高效率.此外,钻采孪生面临多源异构数据选择与融合困难、子模型定义模糊、模型验证不清的问题,以及复杂动力学过程、多部门多任务协同、自主软件工具开发方面的挑战.综上,本文提出的数字孪生模型构建方法和案例能为油气钻采工程提供方法指导和应用参考.

关键词：油气,钻井,开采,数字孪生,数据科学,人工智能