綜合應用數字孿生技術助力油氣上游轉型

□ 趙汩凡 孫 鍵

長慶油田采用智能巡檢機器人。李曉東 供圖

國內油氣上游領域實現全面數字化仍面臨諸多挑戰，包括業務數據標準多樣、數據共享難、現場各系統兼容性較差和信息孤島等問題。

當前，全球信息化進入了全面滲透、跨界融合、加速創新、引領發展的新階段，融合了機器人、數字化、新材料的先進制造技術正在加速推進制造業向智能化、綠色化、服務化轉型，推進產業數字化轉型、發展數字經濟已成為世界主要國家的普遍共識和共同選擇。縱觀國內外能源化工行業，特別是油氣上游領域，數字化轉型、智能化升級正呈加速趨勢。國際油公司和油服公司紛紛加大信息化投入，力圖在新一輪產業變革中塑造新優勢。道達爾建立數字工廠開發人工智能技術，以便在勘探和生產項目上節省數億美元。斯倫貝謝、貝克休斯等國際油服公司相繼與微軟、C3.ai等成立合資公司開發應用數字化技術。

數字孿生是最早由美國國防部提出并利用的“與物理產品等價的虛擬數字化表達”技術。隨著大數據、5G及工業物聯網的發展，數字孿生得到工業界的廣泛高度關注，許多國際著名企業已開始探索數字孿生技術在產品設計、制造和服務等方面的應用，同時結合工業4.0等技術，嘗試推動傳統行業數字化轉型。

國內油氣上游相關企業仍存在數字化服務能力較弱、一體化服務模式不完善等問題。市場競爭將更加激烈，非油領域的公司（例如華為等）已進入油氣行業，數字化技術必將成為油服行業發展的新藍海。持續向一體化服務模式轉變的同時，更加需要實現數字化轉型。數字孿生技術可以作為油氣上游數字化轉型的新抓手，進一步促進數字化技術在油氣上游領域的廣泛應用。

數字孿生的概念和相關技術推廣應用前景

數字孿生是將現實數據映射成數字模型，進行設計、仿真、制造、檢測和保障等實時評價與優化，是面向物理實體全壽命周期、單一數據源的物理空間和信息空間的雙向連接。數字孿生具有實時同步、忠實映射、高度保真等特性，是解決物理世界與信息世界交互、共融問題的有效途徑。裝備的數字孿生是基于設計階段生成的物理與功能模型，以及后期產品的生產與使用，并通過與裝備物理實體之間的數據映射、信息交互，不斷提高自身的完整性和精確度，最終完成對裝備實體的完全和精確描述。

數字孿生的本質是以數字化方式創建物理實體的虛擬模型，借助數據模擬物理實體在現實環境中的行為，是未來信息化技術發展的關鍵。隨著工業物聯網、5G技術、深度學習等技術的快速發展，數字孿生技術的應用基礎更扎實、應用前景更廣闊、應用范式更智能。

油氣上游數字化轉型面臨的挑戰

數字孿生可以利用虛擬模型的仿真技術探討和預測未知世界，尋找和發現更好的方法和途徑，為當前制造業的創新和發展提供了新的理念和工具。目前，數字孿生技術主要應用于航空航天等高科技領域。美空軍現已用于F35戰斗機的生產，加工決策時間縮短33%。羅爾斯—羅伊斯公司已將數字孿生技術用于代替航空發動機破壞性試驗，有效降低成本。西門子公司將數字孿生融入其工業物聯網平臺，實現了設備、設計、制造、維護等產品生命周期、不同應用場景的閉環數字孿生，大幅優化生產工藝，提高生產效率。

國內油氣上游領域數字化轉型升級正呈加速趨勢，但距離實現全面數字化仍很遠，面臨諸多挑戰，包括業務數據標準多樣、數據共享難、現場各系統兼容性較差和信息孤島等問題。只有解決這些問題，才能實現數字化轉型。信息孤島和數據問題是兩個主要問題。系統設計不全面、集成不夠，很多方面還沒有建立起統一的業務標準和規范是導致信息孤島問題的根源。為實現數字化轉型，需要相關業務部門和信息部門聯合攻關實現系統集成應用。要開展數字技術應用，就離不開數據，需要掌握更多的數據。目前國內企業的大量數據散落在各部門，數據割裂和私有化現象突出，要花大力氣解決數據標準化和數據共享問題，建立數據共享管理機制，做好數據梳理、歸集、存儲等工作。

發揮數字化、智能化在促進上游提質增效升級、安全發展中的作用的同時，還要重視網絡安全問題。在數字化時代，網絡安全是系統性、全局性的。數字化轉型需要站在整個領域深度融合的角度，重新梳理現有的管理流程、作業模式，在確保安全可靠的前提下，主動利用數字化技術推動油氣上游管理轉型、流程優化和業務創新。

數字孿生等技術在油氣上游領域的綜合應用建議

國內企業應進一步提高認識、轉變觀念，主動應對數字革命，抓住新一代數字技術給企業創新發展帶來的機遇，加快數字化、智能化發展。數字孿生是一項顛覆性的新技術，建議開展數字孿生為代表的數字技術綜合應用研究，以數字孿生為抓手、以工業物聯網為依托、以深度學習為加速器，探討數字孿生等數字技術在油氣勘探開發領域的潛在應用方向，統籌開展數字化技術創新的應用試點。

一是開展依托于數字化孿生等技術的油氣勘探開發綜合數字化系統的探索性研發。以數字化油田為基礎，深度挖掘已有油氣勘探開發數據資源，融合工業物聯網、大數據、深度學習等，探索油氣勘探開發數據孿生實施途徑，構建油氣勘探開發物理空間與虛擬數字空間交互映射、融合共生的數字孿生系統，改進已有的油氣勘探、經濟有效開發的技術和模式，實現降本增效。

二是開展石油工程裝備全生命周期數字化管理系統的研發。以石油工程裝備設計、管理平臺為基礎，開展石油裝備全數字化技術研究，構建裝備工業物聯網，實現設計、制造、使用、管理、維護等生命周期數據之間的關聯，預見產品質量，進行現場試驗數據驗證，優化裝備性能，改進生產工藝，實時遠程監控裝備的任務數據、環境數據、維修保障數據，實現石油裝備全領域、全生命周期的實時管理和監控，全面實現裝備數字化，為“智能+”奠定堅實基礎。

三是開展鉆完井數字孿生技術研究。以鉆井地質環境因素描述為基礎，充分利用已鉆井和已鉆地層的數據信息，融合現有鉆井風險監控系統，開展鉆完井數字孿生技術研究，采取基于數據驅動的深度學習方法，建立油氣井鉆井預測模型，構建鉆完井物理空間與虛擬空間交互映射、融合共生的現實場景，實現鉆完井效率從事后評價向事前預測轉變，有效提升鉆完井效率和安全性。

四是加強具有石油工程背景的信息化隊伍建設。信息化越發展，數字化轉型越成功，就越需要一流的信息化隊伍來支撐。突出專業背景，加強信息化特需人才培養和引進。結合數字化技術發展新趨勢，組織開展信息化人員及本專業技術人員新技術學習、業務培訓，提高整個團隊的數字化認識和技術創新能力。加大人工智能、5G、工業物聯網等方面技術人才、業務骨干的培養和選拔力度。

隨著江蘇油田采油二廠進入“數字化油田”時代，許多年輕的技術骨干抓緊時間學習新設備的操作技能。陳冬 攝