基于數字孿生技術的鉆井工程智能作業支持系統的設計

張媛

摘要：近年來，能源行業國際競爭激烈程度不斷提升，如何實現能源安全、高水平開采已成為整個產業深度關注的問題，各國能源開采行業紛紛探索如何將先進技術應用于鉆井工程之中，以在安全性、開采效率、開采成本等維度提升產業優勢。從基于數字孿生技術的鉆井工程智能作業支持系統設計研究，以數字孿生技術為核心，面向作業數據分析、工程參數對比與預測等多維度入手進行系統設計，并對系統在實際企業中的運用效果加以分析。

關鍵詞：數字孿生技術；鉆井工程；智能作業支持；系統設計

一、前言

將數字孿生技術應用于鉆井工程智能作業支持，其不僅能夠通過建立虛擬井筒和實體井筒的聯系，實現對鉆井作業全生命周期的數字化管理與監控，同時可通過大數據分析和機器學習等技術，對數據進行深度挖掘和分析，提高作業效率和決策質量，并實現鉆井工程作業階段故障診斷與預測，最大限度發揮井下設備的效用，提升鉆井工程作業質量與效率。

二、數字孿生技術介紹及應用現狀

（一）數字孿生技術

數字孿生的概念最早在2002年，由美國密歇根大學Michael Grieves教授在產品全生命周期管理課程中提出。2011年，美國空軍研究實驗室提出了“機身數字孿生”的概念，數字孿生開始在制造領域引起廣泛關注。隨后，2012年數字孿生技術成為美國通用電氣公司提出的工業互聯網概念的重要組成部分，2017年中國工業互聯網產業聯盟發布的《工業互聯網平臺白皮書》將數字孿生作為重要技術之一。特別是近年來，隨著人工智能、大數據、物聯網、云技術等數字技術的發展，數字孿生技術在智能制造、智能建筑、水利工程、智慧城市等領域有了更廣泛的應用。

（二）數字孿生技術在石油工程領域的應用現狀

目前，數字孿生技術在石油工程領域的應用已成為研究熱點，川慶鉆探工程有限公司作為中國石油集團工程技術服務板塊數字化轉型智能化發展試點示范單位，率先提出數字孿生概念，并研發數字3D智能作業現場，其主要應用方向集中于數值模擬、油藏開發、工具優化、預測維護等。例如，數值模擬視角下，通過數字孿生技術能夠快速創建三維油藏模型，并進行數字模擬。通過模擬，可以快速了解流體的運動和物質輸送等流動特性，為油的開發提供數據基礎。

三、傳統機理模型在鉆井工程中的弊端分析

盡管傳統機理模型在鉆井工程中應用廣泛，但在實際應用階段長期存在如下弊端：

（一）難以精準預測與模擬

鉆井工程具有多目標、多環節和復雜性高特征，作業階段涉及從地面到井下一系列的操作和控制，如鉆頭的旋轉、鉆頭的壓力、泥漿的循環等，這些操作均受到多個因素的影響，而傳統機理模型難以完全模擬和精準預測鉆井過程的各個環節和變化。

（二）井下數據難以獲取

鉆井作業過程中井下環境復雜，且難以獲取數據。傳統機理模型的建立需要井下大量的數據支持，但生產單位往往難以獲取足夠的數據進行建模計算。

（三）傳統模型難以耦合

鉆井過程中，各種工具和設備之間的相互作用會影響鉆井效率和效果，傳統機理模型難以耦合各個部分的模型來建立綜合模型，導致了中空井鉆掌子面壓力、泥漿壓降和徑向切向應力等參數預測誤差較大[1]。

四、基于數字孿生技術的鉆井工程智能作業支持系統設計

（一）功能需求分析

1.數據獲取與分析需求

本次基于數字孿生技術的鉆井工程智能作業支持系統，對于數據獲取與分析的需求包括系統需要具備實時獲取井口、靶體、井身結構參數，設備運轉數據、現場作業視頻、井眼軌跡、鉆井參數、鉆井液性能參數等數據，同時基于對數據的計算、分析，實現各項功能的決策支持。

2.功能需求分析

（1）工程參數比對、分析與預測

鉆工程需要收集各種傳感器的數據，并將其反饋至虛擬井筒模型，通過對模型數據的比對、分析和預測為鉆井工程師提供準確的作業決策支持，包括安全措施、操作參數調整、設備調配等方面。

（2）研發生產計劃、井眼軌跡設計

系統需要幫助鉆井工程師設計生產計劃和井眼軌跡，并在鉆井作業中實時更新計劃和軌跡，以確保鉆井作業按計劃執行，同時減少不必要的計劃變更和停工時間。

（3）防碰掃描、摩阻扭矩分析

系統需要提供防碰掃描和摩阻扭矩分析功能，并為鉆井工師提供及時的預警和解決方案，以減少鉆井中出現損壞和延期等情況的可能性。

（4）井眼凈化與當量循環密度分析

井眼化分析和當量循環密度分析是兩個關鍵鉆井工程參數，可以幫助鉆井工程師快速做出鉆井液性能參數和清理效率等方面的判斷、監測和改進操作方案。該系統需能夠實時監測、分析和展示井眼凈化與當量循環密度數據，助力鉆井操作的高效、安全和精確性，同時能夠讓生產單位及時采取相應的措施。

（5）漏失溢流跟蹤、地層壓力計算

系統需要能夠對漏失溢流進行跟蹤和監測，并提供相應的預警和控制措施，避免發生安全事故，并且根據實時數據計算出地層壓力，為鉆井工程師提供準確的作業參數調整和對策支持。

（6）綜合性功能

所謂綜合性功能，即為了進一步增強系統的綜合應用能力，系統需要實現的視頻監控、融合通信、鄰井查詢、施工方案優化統計分析等附加功能。這些功能可以在實際鉆井應用中發揮巨大的作用，從而提高鉆井作業的質量和效益。

（二）系統整體結構設計

本次基于數字孿生的鉆井工程智能作業支持系統運行原理是基于DD孿生數據關聯SS井筒服務、VE虛擬井筒、PE實體井筒。圖1為系統五維模型圖。

本次基于數字孿生的鉆井工程智能作業支持系統整體結構，采取五層結構設計形式，包括感知層、支持層、數據層、應用層、服務層，具體見圖2。

如圖2所示，感知層主要負責原始數據的收集，其由各種傳感器、監控攝像機、儀器儀表組成。其中，鉆井參數儀器用于收集鉆井過程的關鍵參數如鉆速、鉆壓等。鉆井液采集儀用于采集鉆井液性能和井下狀況等數據。MWD/LWD提供實時方向、傾角、鉆井力學、地層評價等數據。氣體檢測儀負責實時監測井內氣體含量，以預警安全風險。業務管理系統會基于RFID技術實現物資跟蹤與管理，工業攝像機負責面向重要作業現場進行實時監督。

支持層主要包括井場通訊網絡和數據采集網絡等工業互聯網基礎設施，是數據傳輸的中樞神經。此外，本次系統支持層融合了邊緣計算和云計算等計算資源，實現數據加工和處理，降低延遲，提高響應速度和計算能力。

數據層作為系統的數據管理平臺，承擔著鉆井、鉆井液、錄井、固井、測井、地質、物資、設備等相關業務數據的接入、處理和存儲功能。這些數據既包括從感知層收集的實時數據，亦包括歷史數據和其他外部數據源。數據層能夠對數據進行清洗、整合、增值處理，保證數據可靠、有效。

應用層是系統對外提供服務的接口層，包括生產調度應用、安全監管平臺、遠程支持系統、技術服務軟件、設備運行監控程序、工程設計工具、工程計算軟件和融合通信應用等。這些應用程序負責利用下層提供的數據、計算和網絡資源，為用戶提供實現鉆井作業優化的各種服務。

服務層為系統最高層次，負責提供用戶交互服務，增強用戶體驗，包括可視化服務、遠程支持、自助服務、工程決策支持、績效考核、管理駕駛艙和知識管理等。其中，管理駕駛艙負責提供業務運營視圖和實時監控，知識管理則是為工程存儲和管理大量的經驗數據，供學習和參考。

（三）孿生技術架構

本次系統孿生技術架構下包含數據感知模塊、數據管理模塊、技術引擎模塊、孿生應用模塊、決策服務模塊，其中孿生應用層包括虛擬井筒子模塊、實體井筒子模塊，具體思維導圖如圖3。

如圖3所示，數據感知層是孿生技術架構的基礎，其包括多種數據采集設備和技術，如傳感器、射頻識別（RFID）、地理信息系統（GIS）、視頻監控、人工填報和接口數據等。采集的數據通過多種網絡連接方式傳輸，包括物聯網（IoT）、Wi-Fi、IP網絡、5G及衛星通信。此層次確保實時收集鉆井作業的各項關鍵數據，從而為后續的分析、模擬和決策提供準確輸入。

數據管理層聚焦于數據治理，包括主數據管理、元數據管理及數據質量控制。此層次負責維護數據的完整性、一致性和準確性，確保數據資源的高效利用。通過嚴格的數據管理和質量控制流程，此層次可為技術引擎提供高質量數據，支撐準確決策。

技術引擎層包括工作流、大數據分析和孿生應用連接引擎，為系統的技術核心。其中，工作流引擎負責自動化處理數據流動和任務分配，大數據負責分析引擎梳理、計算和解讀大量數據資源，孿生應用連接引擎負責確保不同應用間的無縫銜接和數據一致性。

孿生應用層負責建立虛擬井筒和實體井筒之間的聯系。虛擬井筒綜合了地質約束、工程約束、鄰井約束、環境約束等多方面的信息模型，支撐地理交通信息、井身質量、取心和固井質量要求的模擬分析。實體井筒則聚焦于生產動態、設備運行狀況、井控管理、QHSE（質量、健康、安全、環境）管理、遠程支持與地質分析等現實情況。

決策服務層負責為生產單位高層決策人員提供一系列智能支持服務，包括可視化工具、遠程支持、自助分析報告生成、自主設計方案制定、工程決策、績效考核、管理駕駛艙及知識管理工具。利用決策服務層，用戶能夠基于系統提供的信息進行深度分析、生成綜合報告，進而制定科學、合理的鉆井方案和運營決策，保證鉆井作業的安全性、高效性[2]。

五、基于數字孿生技術的鉆井工程智能作業支持系統應用實例

（一）企業概況

某鉆井工程單位是一家專業從事鉆井工程和油氣勘探開發服務的企業。公司擁有一支高素質的技術團隊，精通井下作業技術、生產管理技術、信息化管理技術等多項專業領域。同時，公司秉承“穩定、安全、高效、環保”的企業文化，實行高標準的品質管理，為客戶提供全方位、多層次的產品和服務。該企業主要業務包括：鉆井（包括定向井、半徑向井、水平井、多井井組等各種鉆井井型）、測井、探氣油氣田勘探、采油、油氣工程管理與技術服務等。生產與發展階段，案例企業始終使用國際公認的管理方法和先進的管理和運營理念，在井下作業和資金、設備、物料、人力等方面實施精益化管理，并嚴格按照ISO9000、ISO14000和OHSAS 18000標準實施質量、環境、職業健康安全管理。

（二）應用場景與效果

該企業對基于數字孿生技術的鉆井工程智能作業支持系統的應用場景包括鉆前業務、鉆中業務、鉆后業務。

1.鉆前業務應用

數字孿生技術在案例企業鉆前業務中的應用場景包括井位選擇、井眼設計和鉆井方案優化。

運用系統數字模擬技術，生產單位可以對不同井位進行模擬評估，包括地質地球物理參數、巖性、裸眼電阻率等。基于這些數據，生產單位能夠優化井眼軌跡設計，降低施工風險。此外，數字孿生技術結合數據挖掘和人工智能算法，為企業提供了鉆井方案的優化建議，包括選井、套管設計、鉆頭選擇等方面，成功提高鉆井工程的成功率和效益。

2.鉆中業務應用

數字孿生技術在案例企業鉆中業務中的應用場景主要包括鉆井過程監控與優化、實施自動化控制和風險預測。

企業通過數字孿生平臺能夠實時監測鉆井參數，包括鉆井液循環、鉆頭狀態、井斜、方位等。同時，基于數字化模擬對時數據的對比，讓生產單位能夠及時發現異常情況，并進行預測和預警，提高鉆井過程的安全性和效率。此外，數字孿生技術結合機器學習算法實現自動化控制，實現智能調整鉆井參數，進一步提高了生產單位鉆井作業的穩定性和一致性。

3.鉆后業務應用

數字孿生技術在案例企業鉆后業務中的應用場景主要包括數據分析與優化、故障診斷和維護管理等方面，利用數字孿生平臺，生產單位技術人員能夠對井數據進行深度分析，識別井下問題和潛在風險，并提出優化建議。通過實時監控和故障診斷，技術人員可快速判斷設備故障原因，減少停工和維修時間。此外，數字孿生技術成功協助生產單位實現了維護管理，通過分析土地勘察數據、設備狀態和維修記錄等信息，優化了維護計劃和資源配置，成功提升維護效率和設備利用率[3]。

六、結語

綜上分析，基于數字孿生技術的鉆井工程智能作業支持系統，能夠實現鉆井作業全生命周期的支持，即實現鉆前、鉆中、鉆后業務的智能化管理。我國鉆井單位應積極參考本文設計成果以及案例企業對其的應用場景，充分發揮數字孿生技術優勢，提升鉆井作業安全性與效率性。同時，在開發、應用數字孿生技術的鉆井工程智能作業支持系統階段，企業亦應結合實際情況，靈活調整各項技術的應用以及相關參數，確保系統高度匹配企業鉆井工程作業需求，從而為我國鉆井工程可持續發展奠定良好技術基礎。

參考文獻

[1]索寒生，賈夢達，宋光，等.數字孿生技術助力石化智能工廠[J].化工進展，2023，42（07）：3365-3373.

[2]姜杰，霍宇翔，張顥曦，等.基于數字孿生的智能鉆探服務平臺架構[J].煤田地質與勘探，2023，51（09）：129-137.

[3]張好林，楊傳書，李昌盛，等.鉆井數字孿生系統設計與研發實踐[J].石油鉆探技術，2023，51（03）：58-65.

責任編輯：張津平