能源需求持續(xù)增長與資源開發(fā)難度不斷加大，析巖采油工程作為油氣開采的關鍵環(huán)節(jié)，面臨著地質條件復雜、設備故障頻發(fā)、安全風險高等諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)監(jiān)測手段存在數(shù)據(jù)采集不全面、分析滯后等問題，難以滿足高效、精準的開采需求。全域感知賦能的井下孿生智能監(jiān)測體系，為解決這些問題提供了創(chuàng)新思路。
析巖采油工程面臨的挑戰(zhàn)
析巖采油工程所處地質環(huán)境復雜多變，地層壓力、流體性質等參數(shù)動態(tài)變化，增加了鉆井、采油等作業(yè)的風險。同時，井下設備長期處于高溫、高壓、腐蝕性環(huán)境中，故障發(fā)生率較高，導致非計劃停機，影響生產(chǎn)效率。此外，安全監(jiān)管依賴人工巡檢，效率低且易遺漏隱患，難以實現(xiàn)實時、精準的風險防控。
全域感知與析巖采油工程井下孿生的融合
全域感知強調對采油工程全流程、全要素的數(shù)據(jù)采集與整合，包括地質數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等。數(shù)字孿生技術則通過構建虛擬模型，實現(xiàn)物理實體與數(shù)字模型的實時映射與交互。將全域感知與數(shù)字孿生技術融合，可構建一個全面、精準、實時的智能監(jiān)測體系。
智能監(jiān)測體系的關鍵技術路徑
多源數(shù)據(jù)采集與融合：部署高精度傳感器網(wǎng)絡，實時采集地質參數(shù)（如壓力、溫度）、設備狀態(tài)（如振動、轉速）、環(huán)境數(shù)據(jù)（如氣體濃度）等。利用邊緣計算節(jié)點對數(shù)據(jù)進行預處理，通過聯(lián)邦學習技術實現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)共享，提高數(shù)據(jù)質量與可用性。
高精度數(shù)字孿生模型構建：基于三維地質建模與設備仿真技術，構建析巖采油工程的全生命周期數(shù)字孿生模型。該模型涵蓋地質結構、設備運行、工藝流程等，可實現(xiàn)地層壓力、流體流動的動態(tài)模擬，為風險分析與決策提供依據(jù)。
智能分析與預警：集成機器學習、多物理場耦合仿真算法，對采集的數(shù)據(jù)進行實時分析。通過構建風險預測模型，識別潛在的安全隱患與設備故障模式，提前發(fā)出預警，并聯(lián)動應急預案，指導現(xiàn)場人員采取措施。
可視化與交互界面：開發(fā)直觀、易用的可視化界面，將監(jiān)測數(shù)據(jù)、分析結果以圖表、動畫等形式展示。同時，提供交互功能，允許用戶對監(jiān)測模型進行調整與優(yōu)化，增強系統(tǒng)的靈活性與適應性。
實施策略與預期效果
分階段實施：首先在試點區(qū)域部署傳感器網(wǎng)絡與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，驗證數(shù)據(jù)采集與融合的可行性；然后逐步構建數(shù)字孿生模型，開展智能分析與預警功能測試；最后在全油田推廣應用，實現(xiàn)全域感知與智能監(jiān)測。
人才培養(yǎng)與團隊建設：加強與高校、科研機構的合作，培養(yǎng)一批既懂采油工程又懂數(shù)字技術的復合型人才。組建專業(yè)的技術團隊，負責系統(tǒng)的研發(fā)、維護與優(yōu)化。
預期效果：通過智能監(jiān)測體系的構建，可實現(xiàn)設備故障預警準確率提升至90%以上，非計劃停機時間減少30%以上；地質災害預警響應時間縮短至15分鐘內，人員傷亡率下降50%以上；同時，提高生產(chǎn)效率，降低運維成本，為油田企業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟效益與社會效益。
在這場技術革新的浪潮中，捷瑞數(shù)字及其自主研發(fā)的伏鋰碼云平臺發(fā)揮著舉足輕重的作用。伏鋰碼云平臺全域感知賦能的析巖采油工程井下孿生智能監(jiān)測體系，是采油工程領域的一次重大技術革新。通過技術融合與創(chuàng)新，可實現(xiàn)風險從“事后處置”向“事前預防”的轉變，為能源行業(yè)高質量發(fā)展提供堅實保障。未來，隨著技術的不斷進步與應用場景的拓展，該體系將發(fā)揮更大的作用，推動能源產(chǎn)業(yè)向智能化、綠色化方向轉型。
