數字李生驅動的深地鉆井頂驅智能運維關鍵技術

Wang Bo，Li Xianyi，Mi Kaifu，et al.Key technologies for inteligent operationand maintenanceof deepdrilling top drive powered by digital twin[J]. China Petroleum Machinery，2025，53（6）：1-11，21.

Key Technologies for Intelligent Operation and Maintenance of DeepDrilling Top Drive Powered by Digital Twin

Wang Bo1，2.3Li Xianyi1，2.3Mi Kaifu2.3Liu Zeng1，2.3Tan Shuai2，3LiXiang1，3Zhang Hang1，3 （1.ColegeofMechanicalandrasportionEngineering，ChinaUniersityofPetrole（Beiing）；.BejingPetroleMciny Co.，Ld.；3.Mechanical IndustryEngineeringResearch CenterforDepResources Drilingand Producing Power Equipmentamp;Control Technology）

Abstract： To meet the key requirements of development of oil and gas resources in10 OoO m deep formation and intelligent operationand maintenance（Oamp;M）of top drive in deep driling，the key issues related to the prognostics and health management （PHM）of top drive were summarized，and a digital twin PHM Oamp;M framework for top drive in deep driling was proposed.The Oamp; M framework mainly includes physical space of top drive，inteligent scene perception module，multi-level and multi-domain DT model，as wellas risk assessment and predictive maintenance methods for model and data fusion.TheOamp; M framework can simulate the working status of the top drive gearbox，display gear speed，lubricating oil temperature，bear vibration and impact，simulate the working status of the back-up tong and its hydraulic control system，display internal holding force，moment and pipeline pressure，simulate the working status of the link tilting systemand its hydraulic system，anddisplaythe inclination angleof the link，etc.TheOamp; M framework has good industrial applicabilityand universality of top drive，and can fully utilize the supporting system of thecurrent top drive for expansion，adapting to the key operation and maintenance needs in the top drive driling process.The research results provide conceptual guidance and technical reference for the practical application deployment of digital twin system of top drive.

Keywords：deep driling top drive；digital twin；PHM；major energy equipment；intelligent operation anc maintenance;riskassessment

0 引言

石油天然氣資源在我國能源體系結構中占據著關鍵的戰略地位，在未來很長一段時間內，油氣仍是國家能源消費的主體[1-2]。同時，巨量的石油天然氣需求對于油氣資源的勘探開發提出了更高要求，我國 39% 的剩余石油與 57% 的剩余天然氣分布在 6000～9000m 的深地層與超深地層中，加快搶占深地鉆井裝備技術高地并實現技術領先，是決定未來全球油氣領域格局和國家能源領域地位的重大決策[3-5]。隨著物聯網、大數據、人工智能等新一代信息技術的發展，油氣裝備制造與運維迎來了新的發展契機。“中國制造2025”、德國“工業4.0”、美國“工業互聯網”等多個大國戰略均強調將新一代信息技術運用于裝備制造與運維領域[6-8]。把握住“第四次工業革命”重要機遇，提升油氣領域關鍵裝備數智化水平，是保證我國能源行業行穩致遠的關鍵方向。

“十三五”期間，我國油氣行業著力突破了深井超深井領域的裝備研發，助推深地油氣開發邁上了 9 000m 新臺階，目前已正式突破萬米難關[9-10]。作為油氣鉆機的核心，頂部驅動鉆井裝置（簡稱頂驅）集材料、機械、電氣、液壓和信息于一體，是實現深地油氣資源勘探開發的重要保證[11]。與傳統的轉盤鉆井相比，頂驅在鉆井效率、安全性和穩定性等方面都有極大的優勢，是鉆井裝備領域的重大技術變革。然而萬米級鉆井需穿越多層復雜地質結構，井斜、井漏和井塌等井下故障頻發，井下溫度和壓力顯著上升，信息不確定性大且傳遞困難[12-14]。頂驅作為鉆井核心裝備，存在著運行機理不透明、狀態監測不全面、事前維修難、異常故障溯源難等行業痛點。為避免頂驅在萬米深地鉆井過程中發生故障造成非計劃停機所產生的重大經濟損失和安全隱患，對頂驅的關鍵運行機理進行分析與運維智能化升級迫在眉睫[15-17]

目前工業裝備的智能運維大多采用故障預測與健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）的技術理念，是指基于設備的實時監測信息進行風險評價，預測并診斷設備的潛在故障，并選取最優時間點進行維護，有效降低故障發生率和危害程度，減少運維成本[18]。頂驅在全生命周期和鉆井的全流程中均存在著性能退化和可靠性降低的情況，因此融合數據感知、數值模擬、數據融合分析，充分考慮頂驅在鉆井流程中的狀態變化，診斷并預測其關鍵部件的潛在故障，開展風險評價分析，以實施基于狀態的維護，可有效縮短因故障造成的停機時間，提升頂驅智能化運維水平。然而，如何實現復雜裝備的多層次，多領域耦合機理建模以提高仿真結果與裝備真實物理狀態的一致性仍是關鍵的技術難題[19]，尤其是針對頂驅機理建模的研究仍然十分有限。同時，盡管數據跨協議通信技術已十分完備，但深地鉆井頂驅受限于自身緊湊結構與惡劣工作條件，難以實現全面的在線監測與高效的數據通信，如何有效融合鉆井過程中復雜、時變、耦合、有限的狀態數據，通過數值模擬手段拓展狀態監測范圍[20]，已成為頂驅智能運維亟須解決的重要難題。

隨著數值模擬、數據通信、信號處理等技術的不斷發展，數字孿生（DigitalTwin，DT）技術逐漸成為學術界研究的熱點。該技術是可通過構建物理實體設備的數字化鏡像模型，對物理設備進行實時映射來實現智能監測與控制的新興技術，基于實時虛擬模型、雙向數據更新、數據融合分析等共同實現真實物理系統在數字空間中的鏡像映射[21-22]，其最早由M.GRIEVES[23]提出并被定義為三維模型。隨著智能制造、大數據、工業物聯網等新興技術的提出與發展，數字孿生的概念進一步被完善。陶飛等[24]提出了數字孿生五維模型理論，即包含物理實體、虛擬模型、服務系統、孿生數據和連接在內的完整系統模型，具有良好的工業可應用性，在船舶、風電及制造業等領域均有研究應用[25-27]。數字孿生模型能夠全方位地模擬裝備的幾何外形、物理機理及行為規則等，基于數字孿生的概念，通過構建頂驅的數字孿生體可有效解決目前頂驅多層次運行機理不透明、狀態監測不全面、大數據應用效率低等問題，配合PHM方法可有效實現深地頂驅的在線監測、機理分析映射、風險評估、故障預測等智能運維需求[28-29]

因此，筆者針對深地油氣鉆井頂驅的PHM運維關鍵問題進行了總結與分析，提出了深地鉆井頂驅數字孿生PHM運維框架。首先基于系統工程理論對頂驅的PHM功能需求進行了分析，對頂驅進行了故障模式與影響分析（FailureModeandEffectAnalysis，FMEA），總結了其PHM難點；隨后針對PHM難點與需求進行頂驅數字孿生功能分析并提出了數字孿生系統框架；最后總結了數字孿生驅動的深地鉆井頂驅PHM運維框架。研究結果可為重大能源裝備智能運維和數字孿生技術應用提供參考。

1 頂驅PHM需求及功能分析

系統工程通過對系統的各個組成要素、框架結構、相互關系、目標、資源和性能等進行全面分析，優化系統與局部之間的協調配合，實現總體的最優化運行和制定合理的系統解決方案[30-31]。這里基于系統工程中的系統分析方法[19]，首先針對深地油氣鉆井頂驅總體特征，總結其時空維度結構；接著對可能出現的故障類型以及PHM的難點進行分析[32]；最后根據分析結果提出頂驅數字孿生在PHM方面的關鍵技術以及應具備的功能。

1.1 頂驅系統分析

頂驅的外觀結構如圖1所示。頂驅在系統工程的分類中屬灰色系統，即目前對頂驅整體的認識還不全面，有很多內在的工作機理以及性能規律還不能被完全認識。這里將分別從空間維度和時間維度對頂驅進行多層次分析[33]。

1. 1.1 空間維度分析

空間維度分析從頂驅的功能結構出發，其一般由頂驅本體、電氣傳動與控制系統以及配電通信裝置等其他輔助部件組成。頂驅本體包括動力水龍頭（由減速箱總成、主電機、提環總成、沖管總成、剎車等組成）、管子處理裝置（由旋轉頭總成、背鉗、內防噴器及其控制機構、傾斜機構、吊環和吊卡等組成）和導軌滑車等。頂驅空間維度功能結構如圖2所示。頂驅的電氣傳動與控制系統根據輸入的控制程序，譯碼、解碼、插補后發送控制指令，實現對其主電機工作狀態、主軸傳動系統以及管子處理裝置（鉆桿上卸扣）等的控制。頂驅控制系統通過頂驅裝置本體上的編碼器反饋形成半閉環，通過安裝于電氣系統、機械傳動系統、液壓系統和潤滑系統等關鍵位置的傳感器測量形成全閉環，從而實現對其運行狀態的部分監測與控制。

由圖2可知，頂驅在空間維度可劃分為多個不同領域的功能系統，若將其空間維度從領域結構的角度進行分析，可分為機械系統、液壓系統、電氣系統、控制系統等。機械系統包括提環總成、平衡裝置、電機總成、減速箱總成、主軸系統、旋轉機構、吊環傾斜機構、背鉗、鵝頸管總成、保護接頭、防松裝置、導軌與滑車、反扭矩梁、內防噴器（InnerBlowoutPreventer，IBOP）等。液壓系統包括液壓泵、液壓缸、液壓管、液壓閥等液壓元件，形成了平衡系統、傾斜系統、內防噴器系統、回轉系統、剎車系統、背鉗系統、鎖緊系統和背鉗提升在內的8大液壓控制子系統，其輔助件又包括蓄能器、過濾器、油箱、熱交換器、管線接頭以及頂驅微循環系統等。各領域系統又劃分為不同的子部件、子零部件，層層細分下去，分成若干層次的組成要素，總體如圖3所示。

通過對頂驅空間功能結構和領域結構的分析，可以為頂驅數字孿生體的構建提供類型劃分和模型構建思路，并為將數字孿生應用于頂驅PHM提供系統的結構認識。

1.1. 2 時間維度分析

這里主要針對頂部驅在運行期間的PHM進行分析，從時間維度出發，頂驅的運行周期可以劃分為3個關鍵階段：初期運行、正常運行和末期運行。這3個階段與頂驅的故障率之間的關系如圖4所示，常被形象地描繪為“浴盆曲線”。具體來說，在頂驅初期運行階段，由于各零部件間需要磨合和調整，所以故障率相對較高；而到了正常運行階段，經過前期的磨合與老化，頂驅進入一個較為穩定的運行狀態，此時故障率會相對較低；然而，隨著頂驅進入末期運行階段，由于長時間的運行導致機械、電氣等零部件出現疲勞、磨損和老化，故障率又會逐漸上升。基于頂驅在運行期間故障率時間維度特點，可以更加精準地制定預測性維護方案，確保頂驅在不同運行階段都能得到恰當的維護，從而提高其運行效率，延長使用壽命。

綜上所述，頂驅是一個空間維度復雜、時間維度具有時變特性的耦合系統。因此需要針對其時空維度的特性，構建多層次、多領域耦合數字孿生模型，實現基于實時機理更新與數據驅動的虛實同步映射，利用DT功能實現有效的頂驅PHM[28] 。

1.2 頂驅FMEA分析

為了制定頂驅準確高效的PHM方案，需要從子系統的故障模式、故障原因和故障影響等角度對其進行FMEA分析，進而對頂驅故障獲得清晰的認識[34]。按照故障的發生位置，可以將故障分為電氣傳動與控制系統故障、液壓傳動與控制系統故障和機械系統故障。

電氣傳動與控制系統主要由交流變頻驅動設備、通信控制設備和電源設備等組成。其主要故障的FMEA分析如表1所示。電氣傳動與控制系統的PLC等通信模塊可靠性一般較高且封閉性較好，發生故障后可通過設備故障代碼進行查詢并交由供應商進行維修；傳感器和線纜等感知傳輸設備在故障后一般直接進行替換，因此對于以上2類設備的PHM意義不大。

液壓傳動與控制系統主要由液壓源、液壓閥組、執行機構及輔助裝置等組成。頂驅的輔助動作均通過液壓傳動控制機械系統完成，如上面空間維度分析所述，其液壓控制系統整合了包括平衡、剎車、回轉等在內的8大子控制系統，因此對于頂驅的可靠性具有重要影響，是頂驅PHM實施的重點，

在空間維度分析的基礎上，頂驅的機械系統可進一步總結劃分為動力系統（主電機、冷卻風機、液壓剎車等）、傳動系統（減速箱、齒輪、軸承等）、主承載系統（主軸、主軸承、懸掛體等）、管子處理裝置（傾斜機構、背鉗、旋轉頭、IBOP等）、導軌滑車和平衡系統。機械系統承受著頂驅在鉆井流程中的最大和最集中的載荷，直接完成鉆井流程中的起下鉆、旋轉鉆進、上卸扣和其他輔助動作，是頂驅最為關鍵的領域系統，也是頂驅PHM實施的核心內容。頂驅機械系統主要故障的fmea分析如表3所示。

通過FMEA分析，可有效總結頂驅的主要故障分布和提取關鍵系統，從而用于指導PHM方案制定。同時可以總結出，頂驅的故障類型與故障部位多樣，故障原因多有不同。因此，針對頂驅的PHM是一個復雜的過程，但可基于電氣傳動與控制、液壓傳動與控制和機械這3大系統對故障進行分類和重要程度分析（機械系統gt;液壓系統gt;電氣系統），實現PHM方案的降本增效。

1.3 頂驅PHM難點分析

工業裝備的PHM準確性主要取決于部件/整體退化預測模型與實際裝備性能衰減規律的一致性。頂驅除包含復雜機電液一體化裝備的通用特點和石油機械的典型特征之外，還具備獨有特性。根據頂驅時空維度結構和常見故障類型的分析，可以得出頂驅PHM有以下3個難點：PHM模型的復雜性，數據的時變性、復雜性和滯后性，PHM維護精度低、可行性差。

1.3.1 PHM模型的復雜性

頂驅是一套復雜的機電液控一體化系統，如前面所述，其包含了多個相互關聯的不同領域和領域內的不同子系統。深地油氣鉆井頂驅工作環境復雜且較為極端，受到常規工況的重載、高壓、高溫、振動、腐蝕等因素的影響（影響結果為黏滑、憋壓、堵鉆等），可能會出現多種類型的耦合故障，并且各系統、部件性能衰減過程是非線性、非高斯的，常常伴隨著噪聲。目前，對于頂驅零部件性能衰減規律和理論模型的認識仍主要依賴于仿真模擬和試驗數據[10.35-36]。想要構建全面而完善的模型和算法，實現準確、實時、智能的PHM，將是一個非常復雜的系統工程。

1.3.2 頂驅數據的時變性、復雜性和滯后性

頂驅傳感器采集的數據反映了裝備環境和工況隨時間變化的特征。同時，頂驅性能也隨著時間呈現明顯的退化過程。頂驅數據包括了可采集數據和難以采集數據，甚至是不可采集數據。可采集數據通過傳感器直接采集，包括鉆壓、懸重、立管壓力、扭矩、泵沖、鉆時、并深等鉆井工程參數；不可采集數據以及難以采集數據則通過機理模型仿真和機器學習方法預測。頂驅PHM需要獲取的數據包括了歷史數據以及實時傳感數據，數據規模大。此外，由于頂驅工作環境復雜，需要采集的數據獲取難度大，且因數據傳輸速度慢而具有滯后性，如井下鉆具數據、井下壓力及溫度等。

1.3.3頂驅PHM維護精度低、可行性差

傳統的虛擬樣機仿真中，工況和材料性能在產品生命周期中通常被設定不變，仿真模型與物理實體一致性程度低，且數據驅動算法未考慮裝備物理特性導致適應性不佳，歸納和預測精度較低；此外，頂驅的PHM需要長周期的試驗，作為鉆井過程中的高價值核心設備，可實際利用的真實失效數據十分有限；同時數據分析和模型訓練需要大量的計算資源，這使得PHM的可行性受到限制。因此，提高PHM的準確性和可行性是當前亟須突破的難題。

綜上所述，模型復雜性和數據時變性、復雜性、滯后性，以及PHM維護精度低和可行性差是目前頂驅PHM的難點。針對以上難點，下面分析數字孿生應用于頂驅PHM應該具有的功能和需要解決的關鍵技術。

2 頂驅數字孿生功能分析和系統框架

根據頂驅PHM存在的問題和難點，首先對頂驅數字孿生進行功能分析以滿足PHM的關鍵需求；隨后基于數字孿生五維模型理論設計DT系統框架，以實現頂驅數字孿生體的功能執行和PHM閉環控制。

2.1頂驅數字孿生功能分析

目前頂驅PHM主要存在以下問題：模型生命周期中的保真性差，頂驅運行過程數據有效利用率低。PHM維護精度低且可行性差。為解決上述問題，需要構建頂驅運維生命周期高保真DT模型，如圖5所示。根據頂驅的監測數據、機理仿真數據以及智能預測數據，挖掘場景信息和知識，進而實現模型和數據的融合來解決PHM精度低、可行性差的問題。

2.1.1頂驅運維生命周期數字孿生體高保真和一致性功能

精確且還原程度高的模型是智能運維的基礎。頂驅在全生命周期都會經歷性能的退化衰減，而常規數字化模型是基于理想幾何尺寸、材料特性和工況進行仿真的；同時頂驅是由多個層次和多領域系統構成的，傳統數字化建模往往只考慮單個層次或特定部件，這導致模型與實際物理實體存在不一致性，還原程度低。因此，數字孿生體需要能夠真實地反映頂驅的性能衰減等時變因素，包含多層次、多領域信息，并能夠動態更新，以實現對頂驅的高保真和一致性描述。

2.1.2頂驅復雜時變耦合數據的有效挖掘和感知功能

在頂驅的使用過程中，其狀態、環境和使用參數都具有時變和耦合性，并且與具體的應用場景密切相關。因此，要進行精確的PHM必須有效地挖掘數據中的特征和信息。數字孿生體需要具備有效挖掘和感知復雜耦合時變大數據的能力，能夠基于采集的傳感器數據和實時機理仿真數據進行智能的分析和挖掘，揭示頂驅狀態數據與應用場景的耦合機理，為PHM提供有效的信息支持。

2.1.3物理機理和數據驅動融合的頂驅裝備PHM功能

目前對于頂驅的PHM研究主要集中在使用基于物理（Physics-based，PB）、數據驅動（Data-driven，DD）中的一類方法，或僅使用PB/DD中的單一方法上。這種單一方法往往存在著模型和數據、虛擬和實體之間缺乏交互聯通的問題，導致模型一致性差、算法適用性差、精度低以及可行性不足等。只針對單個部件或單一系統進行PHM研究，無法滿足對頂驅的多層次、多領域綜合風險評價及預測性維護功能制定需求。為了實現更精確、更可行的PHM，頂驅數字孿生體應該具備物理機理模型和場景感知數據融合的功能，通過融合不同類型的數據和模型，更準確地預測設備的性能退化和故障。

2.2頂驅數字孿生系統框架

為了實現頂驅數字孿生關鍵功能的閉環執行與控制，確保其應用于PHM運維的可行性，筆者基于數字孿生五維模型理論[24-37]，設計并構建了深地油氣鉆井頂驅數字孿生系統框架，主要包括頂驅物理實體、虛擬模型、數據連接層、數據處理層和可視化服務平臺。如圖6所示。

2.2.1頂驅物理實體頂驅物理實體由頂驅的各個實體系統、機構及其配置的感知通信設備組成，是數字孿生系統的實時映射對象。實體系統具備典型的多層次、多領域特征，主要包括電氣傳動與控制系統、液壓傳動與控制系統、機械系統等。以機械系統為例，可以進一步劃分為主承載系統、動力系統、傳動系統等。主承載系統由主軸、主軸承、內套、懸掛體等組成。感知通信設備包含在電氣傳動與控制系統中，包括各關鍵位置溫度、壓力及加速度等各型傳感器，PLC與數據采集卡以及對裝備進行實時監測與反控的工控機（司鉆設備）。

2.2.2 頂驅虛擬模型

頂驅數字孿生虛擬模型由井上部分模塊化高保真三維模型、頂驅關鍵系統多領域耦合機理模型、關鍵部件性能機理模型及融合實時監測數據與機理模型結果數據的風險評價與剩余使用壽命（RemainingUsefulLife，RUL）預測算法模型等組成，是頂驅物理實體的數字化鏡像映射。高保真三維模型用于靜態展示頂驅的外形，并實時還原其在鉆井全流程中的執行動作（包括提升、下鉆、上卸扣、旋轉鉆進等）。關鍵系統多領域耦合機理模型包含傳動和主承載機械系統、主要液壓執行系統、主電機電氣系統和主要控制系統的耦合模型。關鍵部件性能機理模型可實時模擬分析主軸、主軸承、減速箱、傳動齒輪、傾斜裝置等的運行性能。二者共同實現頂驅多層次、多領域耦合的物理機理映射。風險評價與RUL預測算法模型基于歷史和仿真數據進行預先訓練，在投入運行后基于實時數據進行自學習修正，實現高準確度的預測分析。針對物理實體與虛擬模型的一致性，可采用粒子濾波算法構建模型與真實數據融合的修正算法，將真實數據驅動的預測值作為算法的觀測值，對模型仿真進行修正。

2.2.3數據連接層

數據連接層是頂驅數字孿生系統中連接物理實體、虛擬模型、數據處理層和可視化服務平臺等各模塊和實現雙向數據傳輸互動的橋梁。頂驅物理實體傳感器采集到的數據經過數據連接層（Modbus、TCP/IP、LoRa等通信協議）后進人數據處理層。此外，虛擬模型的結果數據同樣經數據連接層（軟件通信接口）后進入數據處理層。最終，處理完畢的數據經數據連接層（數據庫/軟件通信接口）進入可視化服務平臺，平臺的反饋信息與指令經由同樣通道完成物理實體的調整控制。

2.2.4數據處理層

數據處理層是頂驅數字孿生系統中的數據中介，包含系統核心數據庫和數據處理功能模塊。頂驅裝備的歷史數據存儲于數據庫中以供調用，其他模塊的實時數據都需進人數據處理層進行進一步的過濾和降噪，并根據數據頻率、規模、類型及功能進行格式轉換、存儲和分發（如井上高頻數據和井下低頻數據分類）。數字孿生系統的數據循環通過數據連接層和數據處理層的協同來實現

2.2.5 可視化服務平臺

可視化服務平臺是頂驅數字孿生系統實現人機交互、功能執行和反饋控制的媒介。頂驅三維模型和機理模型都將平臺作為可視化和智能運維功能的載體，存儲于核心數據庫中的底層算法模型在被調用后，經數據連接層和處理層直接作用于可視化服務平臺的實用性運維功能，包括關鍵數據實時顯示、機理模型可視化顯示和編輯、在線監測與故障報警、司鉆虛擬調試、生產優化、人員培訓等。

3頂驅數字孿生PHM運維框架設計

根據頂驅數字孿生關鍵功能和技術分析，以及頂驅數字孿生系統框架，提出了頂驅數字孿生PHM運維框架（見圖7）。運維框架主要包括頂驅裝備物理空間、智能場景感知模塊、多層次多領域DT模型，以及模型和數據融合的風險評價、預測性維護方法等。其主要工作流程如下：

（1）根據頂驅PHM的應用目的，分析數據采集要求并制定感知設備部署方案。在頂驅上安裝振動、應變、溫度、壓力等各類高精度傳感器，采集并傳輸頂驅在物理空間中的復雜、耦合和時變數據，為頂驅數字孿生體提供基本的信息感知功能，并支撐更加準確、充分的數據源。同時，設計并實現不同傳感數據與控制數據的協議接口轉化與兼容，以構建快速、安全、穩定的數據交互通道，用于支持數據流動和指令反饋。

（2）在頂驅傳感器采集數據的基礎上，構建場景感知模塊，實現場景感知數據的獲取與存儲，并實現數據的預處理、特征的提取、特征的選擇和特征的融合等，同時基于頂驅數字孿生機理模型仿真分析實現不可獲取數據的預測。分別構建場景歷史數據庫、場景特征數據庫和實時運行數據庫，為上層的應用（數字孿生多層次、多領域機理模型的更新，數據驅動算法的訓練和預測，融合風險評價和RUL預測算法的求解）提供有效信息。

（3）基于頂驅數字孿生系統虛實數據通信和多層次、多領域耦合機理模型，實現對頂驅關鍵運行狀態的在線監測與數據分析。例如：模擬頂驅減速箱工作狀態，顯示齒輪轉速、潤滑油溫度、軸承振動和沖擊；模擬背鉗及其液壓控制系統工作狀態，顯示內部夾持力、力矩、管路壓力；模擬吊環傾斜系統及其液壓系統工作狀態，顯示吊環傾角；模擬提升及平衡機構液壓系統狀態，顯示頂驅高度、運動速度；模擬電機工作狀態，顯示電機工作電流、電壓等。針對高精度仿真工具構建的機理模型（如有限元分析模型）進行模型降階和代理模型（可利用深度學習算法CNN等）訓練后，將多工況下的代理模型和模型計算結果數據存入數據庫中，基于新的實時數據，利用自學習修正方法進行精度修正和模型參數更新。根據性能測試和現場數據，進行數字孿生模型的一致性驗證，并基于新的工況數據實現模型的動態更新。

（4）在PHM算法部分，分別構建風險評估和故障預測模型。如風險評估可基于頂驅FMEA，構建面向對象的貝葉斯網絡模型（Object-OrientedBayesianNetworks，OOBN），實現對頂驅各模塊不同故障類型的實時故障前兆分析和風險評估；如故障預測可利用深度學習長短期記憶（LongShort-TermMemory，LSTM）模型或隨機森林模型，基于場景感知特征和失效、終止歷史數據對模型進行訓練與驗證，并利用實時數據對模型進行動態更新，實現實時RUL預測。針對不同的應用場景，分別利用遷移學習算法和濾波算法實現DT機理模型仿真和數據驅動算法的有效融合，從而提高PHM的精度和可行性。

4結論及認識

（1）構建復雜裝備的多層次、多領域耦合機理模型并確保其與物理系統虛實一致性，充分挖掘和利用裝備運行過程中的多源異構數據，有效融合PB和DD方法的處理結果并制定重大能源裝備的PHM策略，仍是亟待解決的技術難題。而數字孿生技術具有可信度建模與仿真、虛實數據交互、多層級信息綜合、全生命周期運行優化等特點，其概念的出現以及DT系統在裝備領域的初步應用，為頂驅PHM提供了良好的解決思路。

（2）數字孿生技術概念及相關應用方法可通過多層次多維機理模型構建、虛實空間多維數據映射、虛實狀態一致性迭代修正和多域特征分析預測等功能有效滿足裝備PHM中的關鍵技術需求。頂驅在鉆井系統中承受主要載荷，運行工況多變且受載機理復雜，同時傳感器部署的類型和數量有限，歷史失效數據規模較小。因此，構建頂驅數字孿生體，融合PB和DD方法構建頂驅混合PHM體系，是實現對頂驅更為全面的在線監測與機理分析，實現對頂驅鉆井過程的高準確度風險評價與故障預測，提升其運維智能化水平的有效手段。

（3）針對重大能源裝備智能運維需求、萬米深地油氣開發裝備可靠性需求和頂驅PHM運維需求，對頂驅進行了系統分析與FMEA分析，總結了PHM相關重點問題，并提出了數字孿生驅動的深地鉆井頂驅PHM運維框架。所提出的頂驅數字孿生系統框架具備良好的工業可應用性與普適性，可充分利用現役頂驅的配套系統進行拓展，適應頂驅鉆井流程中的關鍵運維需求，可為頂驅數字孿生系統的實際應用部署提供概念指導與技術借鑒。

參考文獻

[1］李元麗．油氣的主體能源地位短期難改變[N]．人民政協報，2022-01-11（5）.LI YL.The main energy status of oil and gas is difficultto change in the short term [N]. CPPCC Daily，2022-01-11（5）.

[2]金都，劉新平．中國能源結構轉型：碳減排效應、驅動因素及碳達峰探索［J]．安全與環境學報，2024，24（12）： 4908-4916.JIN D，LIU XP. Exploring the carbon emission reduc-tion effects，drivers，and peak carbon strategies inChina's energy structure transformation [J].Journal ofSafety and Environment，2024， 24（12）：4908-4916.

［3］賀會群，張行，巴莎，等．我國油氣工程技術裝備智能化和智能制造的探索與實踐［J]．石油機械，2024，52 （6）：1-11.HEHQ，ZHANGH，BAS，et al.Exploration andpractice of intelligence and intelligent manufacturing ofoil and gas engineering equipment in China [J].ChinaPetroleumMachinery，2024，52（6）：1-11.

［4］蘇義腦，路保平，劉巖生，等．中國陸上深井超深井鉆完井技術現狀及攻關建議［J]．石油鉆采工藝，2020，42（5）：527-542.SU YN，LU BP，LIU Y S，et al.Status andresearch suggestions on the drilling and completion tech-nologies for onshore deep and ultra deep wellsin China[J].Oil Drillingamp; Production Technology，2020，42（5）：527-542.

［5］汪海閣，黃洪春，畢文欣，等．深井超深井油氣鉆井技術進展與展望［J]．天然氣工業，2021，41（8）：163-177.WANG HG，HUANG HC，BI WX，et al.Deep andultra-deep oil/gas well drilling technologies：Progressand prospect[J].Natural Gas Industry，2O21，41（8）：163-177.

[6]柴天佑．工業人工智能與工業互聯網協同實現生產過程智能化及其未來展望［J]．控制工程，2023，30（8）：1378-1388.CHAITY.Industrial AIand industrial Internet collab-oratively achieving production process intelligence and itsfuture perspectives [J]. Control Engineering of China，2023，30 （8）： 1378-1388.

[7]李金華．德國“工業4.0”背景下中國制造強國的六大行動路徑［J]．南京社會科學，2016（1）：8-16.LI JH. The six paths of China’s manufacturing powerunder the background of Germany“industrial 4.0”[J].Social Sciences in Nanjing，2016（1）：8-16.

[8］王莉．德國工業4.0對《中國制造2025》的創新驅動研究［J]．科學管理研究，2017，35（5）：100-103，107.WANG L.German industry 4.O （industry 4.O）“Chinamade 2O25” innovation driven research [J]. ScientificManagement Research，2017，35（5）：100-103，107.

[9］張斌，曹曉宇，周天明，等．深井超深井鉆井裝備技術現狀與發展趨勢探討［J]．鉆采工藝，2024，47（2）：141-151.ZHANG B，CAO X Y，ZHOU TM，et al. Discussionon current situation and development trend of drillingequipment for deep and ultra-deep wells [J].Drilling amp;Production Technology，2024，47（2）：141-151.

[10]張軍巧，王博，齊建雄，等． 15000m 頂部驅動鉆井裝置的研制［J]．石油機械，2024，52（10）：61-67.ZHANG JQ， WANG B，QI JX，et al.Develop-ment of 15 000m top drive system [J]. China Petro-leum Machinery，2024，52（10）：61-67.

[11］許益民，劉占鵬，高猛，等． 9000m 智能鉆機關鍵技術［J]．石油機械，2019，47（9）：57-62.XU Y M，LIU Z P，GAO M，et al.Key technologyof 9 000m intelligent drilling rig [J].China PetroleumMachinery，2019，47（9）：57-62.

[12]GUO X S，HUDF，LIYP，etal. Theoretical prog-ress and key technologies of onshore ultra -deep oil/gasexploration [J].Engineering，2019，5（3）：458-470.

[13]SUN JS，YANG JB，BAI YR，et al.Researchprogress and development of deep and ultra-deep drill-ing fluid technology[J].Petroleum Exploration andDevelopment，2024，51（4）：1022-1034.

[14]WANG H，GEY，SHI L. Technologies in deep andultra-deep well drilling：present status，challenges andfuture trend in the 13th five-year plan period（2016—2020）[J].Natural Gas Industry B，2017，4（5）：319-326.

［15］鄭黎明，李彥霖，張洋洋，等．智能鉆機與傳統鉆機系統組成差異與發展分析[J]．石油機械，2023，51 （11）：41-50.ZHENG L M，LIY L，ZHANG YY，et al. Systemcomposition difference between intelligent and tradi-tional rigsand development analysis of intellgent rig[J]．China Petroleum Machinery，2023，51（11）：41-50.

[16]JIANGGC，DONGTF，CUIKX，et al.Researchstatus and development directions of intelligent drillingfluid technologies[J]．Petroleum Exploration andDevelopment，2022，49（3）：660-670.

[17]LIG S，SONG X Z，TIAN SC，et al. Intelligentdrillng and completion：areview[J].Engineering，2022，18：33-48.

[18］TIANZG，JINTD，WUBR，etal.Conditionbased maintenance optimization for wind power genera-tion systems under continuous monitoring [J]. Renew-able Energy，2011，36（5）：1502-1509.

[19］駱偉超．基于DigitalTwin的數控機床預測性維護關鍵技術研究［D]．濟南：山東大學，2020.LUOW C. Research on the key technology of machinetool predictive maintenance based on Digital Twin [D].Jinan： Shandong University，2020.

[20］戚浩，李曉月，陶強，等．數字孿生驅動的機械工藝系統研究進展［J]．航空學報，2024，45（21）：26-58.QI H，LI X Y，TAO Q，et al.Research progress ofmechanical process system driven by digital twin [J].Acta Aeronautica ET Astronautica Sinica，2O24，45（21）：26-58.

[21]TOOTHMAN M，BRAUN B，BURY S J， et al. Adigital twin framework for prognostics and health man-agement [J].Computers in Industry，2023，150：103948.

[22］WANASINGHETR，WROBLEWSKIL，PETERSENB K，et al.Digital twin for the oil and gas industry：overview，research trends，opportunities，and chal-lenges [J].IEEE Access，2020，8：104175-104197.

[23]GRIEVES M. Digital twin： manufacturing excellencethrough virtual factory replication [EB/OL]. [2024-11-15]. https： //www. 3ds. com/fileadmin/PRODUCTS -SERVICES/DELMIA/PDF/Whitepaper/DELMIA - APRI -SO-Digital-Twin-Whitepaper. pdf.

[24］陶飛，劉蔚然，張萌，等．數字孿生五維模型及十大領域應用［J]．計算機集成制造系統，2019，25（1）：1-18.TAOF，LIUWR，ZHANG M，et al.Five-dimensiondigital twin model and its ten applications [J]. ComputerIntegrated Manufacturing Systems，2019，25（1）：1-18.46 （10）：39-47.JIANG S，YIN Y，LIY，et al.Analysis of digitaltwin based ship's outboard mooring system architectureand application［J].Ship Engineering，2024，46（10）：39-47.

[26］張學森，吳剛，徐華利，等．大型風電塔筒結構施工過程數字孿生模型建立方法［J]．建筑結構：1-8.（2024-12-09）[2025-04-08].https：//doi.org/10.19701/j. jzjg. 20240311.ZHANGXS，WUG，XUHL，et al.Method forestablishing a digital twin model of the construction pro-cess of large wind turbine tower structures [J].Build-ing Structure：1-8. （2024-12-09）[2025-04-08].https：//doi.org/10.19701/j. jzjg. 20240311.

[27］王法勇，趙凌燕，張潔潔，等．基于五維模型理論的碼垛工作站數字孿生系統［J］．山東交通學院學報，2025，33（1）：74-81.WANGFY，ZHAO LY，ZHANGJJ，et al.Digitaltwin system of stacking workstation based on five-dimensional model theory [J].Journal of ShandongJiaotong University，2025，33（1）：74-81.

[28］石健，劉冬，王少萍．基于數字孿生的機電液系統PHM關鍵技術綜述［J]．機械工程學報，2024，60（4）： 66-81.SHI J，LIU D，WANG S P.Digital twin for complexelectromechanical -hydraulic system PHM：a review[J]．Journal of Mechanical Engineering，2024，60（4）：66-81.

[29]PENG F，ZHENG L，PENG Y， et al.Digital twinfor rolling bearings：a review of current simulation andPHM techniques [J]. Measurement，2022，201：111728.

[30］王帥，張曉華，李海穎，等．基于MBSE的核反應堆總體設計方法研究［J]．核動力工程，2024，45（增刊2）：20-27.WANGS，ZHANGXH，LIHY，etal.Researchon the overall design method of nuclear reactor based onMBSE[J]. Nuclear Power Engineering，2024，45（Sup.2）： 20-27.

[31］汪應洛．系統工程學［M]．3版．北京：高等教育出版社，2007.

[32] 曹悅，劉玉生，秦緒佳，等．復雜機電系統的軟件與物理統一的形式化功能分析［J]．中國機械工程，2025，36 （2）：245-254.CAO Y，LIU Y S，QIN X J，et al. Software-physicalunified formal functional analysis for complex mecha-tronic systems [J].China Mechanical Engineering，2025，36（2）：245-254.