实践 | 钻井数字孪生系统设计与研发

数字孪生的概念最早于2002 年作为“镜像空间模型”被首次引入[1]，但受限于当时的认知及技术水平，并未得到重视。直至2010 年，美国国家航空航天局与空军实验室分别提出将数字孪生用于飞行器的预测维护后，数字孪生才逐渐进入公众视野并受到重视[2–3]。自此之后，Siemens、Dassault 等公司的研究机构开始了相关技术研究与应用，特别是近几年随着大数据、人工智能等数据处理技术以及云计算、云边协同等算力支持技术的发展，数字孪生技术应用的障碍和难度显著降低，使数字孪生的应用范围迅速从航空航天扩展到当前的智能制造、智能医疗、智慧城市等领域场景当中[4–11]。

在石油工程领域，国外的Siemens，Aker Solution，FutureOn，GE和Nobel Corporation 等公司利用其各自的数字孪生平台进行了海上油气钻探开发相关设备的孪生建设[12–16]，BP，Baker Hughes ，Halliburton，Sekal 及eDrilling等公司则在数字油田建设、勘探开发、钻井工程等方面进行了数字孪生的应用尝试[17–23]；国内的中国海油、中国石油、中国石化等公司虽在数字化井场、钻完井模拟仿真等方面进行了研究，但尚未引入数字孪生技术。目前，数字孪生技术的应用主要集中在海上油气开发设施的规划、建设与预测性维护方面，其在钻井工程领域的应用，由于涉及地面钻机、井下工具、地质环境等多目标的联合交互，且井下数据难获取、传统机理模型难耦合，数字孪生难度更高，尚处于起步状态。随着勘探开发环境变得日益复杂，钻井工程由于地下作业环境的不可见性导致钻井作业生命周期中极易出现不确定和不可预测的风险，给人员安全、环保、时间与成本控制带来巨大挑战[24–26]，发展并应用数字孪生在钻井行业极具价值。

为此，笔者梳理了传感监测技术、复杂系统融合建模技术、人工智能技术、模型动态进化技术、人机交互技术和云计算与边缘计算技术等钻井数字孪生涉及的6项支撑技术，结合业务需求，设计了钻井数字孪生系统的整体架构并开展了井场数据标准采集、机理计算模型耦合及三维动态融合显示等系列研发实践，总结实践认识，提出了钻井数字孪生技术发展和应用建议。

钻井数字孪生系统是钻井现场的实时动态超现实映射，数据的实时采集传输与更新对于钻井数字孪生实现具有至关重要的作用。如图1所示，传感监测技术可划分为感知层、网络层和过渡层3层。感知层中地面及井下分布的各类型高精度传感器可以为钻井数字孪生提供基础感官作用，为其提供更加准确、充分的数据源支撑；网络层通过应用不同的互联网/物联网通讯协议实现井场数据汇聚，为数据流动和指令反馈构建快速、安全、稳定的交互通道；过渡层则利用数据交互总线解决钻井数据源多、标准不同的问题，为数字孪生系统提供标准数据和指令交互接口，实现钻井数字孪生系统与不同钻井现场的快速衔接。

钻井数字孪生建模主要涉及用于映射显示的钻井数字孪生体和用于实时动态仿真的钻井孪生计算模型。

数字孪生体由传统模型发展而来，因此建立高精度的孪生体模型是首要前提，对于钻井工程而言，孪生体模型构成复杂，包括地质、井筒、工具、流体等多种元素，可采用行业性的建模工具以及3D扫描等软件进行构建，最终通过流程建模和系统建模形成完整的钻井数字孪生体（见图2）。钻井数字孪生体的构建可以由小到大、由静到动，以组件、设备、系统和流程为层次顺序逐步完成。其中，组件孪生是系统组成部分的数字孪生，例如钻头、接头等，是钻井数字孪生体的基础模块；设备孪生是组件孪生的集 合，例如钻井泵、钻具组合，在设备级别提供钻井数字孪生系统的可见性；系统孪生则是一组执行特定功能设备的集 合，例如整套的地面钻机以及完整的井下钻柱，是对整个钻井实体的静态映射；流程孪生通常是一组工作流程（如钻进流程、起下钻流程）的最高级别的数字孪生，其更关注于流程本身及其对孪生体的影响。

钻井孪生计算模型涉及到多领域（流体力学、岩石力学、管柱力学、化学）多尺度（宏观、微观、时间）融合建模，需要借助于多物理场耦合建模、多尺度分析方法提升钻井孪生仿真分析精度。对于钻井孪生系统而言，需要在保持模型一定自由度的同时，通过模型强耦合联动计算模型计算的是孪生体的同一时间状态，实现钻井孪生体模型对应不同来源、不同频率实时数据的实时更新。此外，由于数字孪生技术中引入了数据驱动的智能算法，需要进一步确定传统机理计算模型与新兴人工智能模型在各领域及各尺度上的应用与融合。

对于钻井工程而言，可以基于有限的物理传感器指标数据，借助海量历史数据，通过神经网络、决策树、支持向量机等机器学习算法推测出无法直接测量指标数据的分类、聚类及回归问题，弥补单井实时数据不足和机理模型的计算缺陷，进一步扩展提升了钻井工程的优化、预测、决策能力。人工智能技术的应用使钻井数字孪生系统能够将海量数据最终转化为合理的勘探决策、高质量的油井、较低的成本和可接受的环境影响等[27–31]。

钻井工程传统建模方式是在历史数据的基础上，预设钻井作业可能会出现的载荷、环境、边界条件建立合理的模型，并以此指导后续钻井作业。但由于实际钻井作业中环境、边界条件的复杂性、动态性和不确定性，使传统解析物理模型很难真实地反映后续钻井状态和行为，难以准确预测钻井的动态演化。

实时交互和动态演化是钻井数字孪生的两个重要特征。基于实时数据对模型的动态更新，同时基于钻井的历史运行数据，充分融合系统机理特性和运行数据特性，利用智能模型对物理模型进行更新、修正、连接和补充，可使钻井孪生模型实现全生命周期内不断成长与演化，能够更好地分析钻井的实时运行状态。可进一步借助钻井数字孪生系统与钻井物理实体间的实时双向交互，根据预测与决策的实际执行效果，对钻井孪生系统中的计算模型进行同步调整优化，使其不断进化，从而实现钻井孪生系统与钻井物理实体间的精准映射与共同演化。

基于工程与地质的静态–动态数据，借助AR/VR等显示交互技术，复 制地面作业动态与地下地质构造，能够帮助专家更好地分析钻井作业井下状态，制定作业计划，在孪生系统内完成方案推演后更直观自然地实现远程指导、远程操控等，增强跨专业、跨地域的协同作业能力。3R技术（增强/虚拟/混合现实）、智能语音交互、智能可穿戴设备等与工程技术的深度融合，将使人机交互更加自然，钻井数字孪生的使用体验也将得到进一步提升。

边缘计算负责井场对即时性要求高的计算决策，例如工程参数计算、作业状态分析、井眼轨迹控制、井下风险诊断及应对处置等；云计算则负责井场非即时性的计算决策，例如钻速预测及工程参数优化、工艺优化调整、风险预测与规避方案的制定和预演、决策实施效果评估等。同时，云计算可基于海量的钻井历史数据，结合不断累积的实时数据，持续优化钻井数字孪生系统模型，并对边缘计算中的相应服务进行升级更新。

全文如下：