數字化轉型的關鍵是實現物理世界與數字信息世界的相互融合。數字孿生具有實時映射、迭代優化、深度分析、高效決策等特點，作為溝通數字虛擬世界和現實物理世界的有效方法被廣泛應用于眾多行業。基于油氣藏系統的數字孿生體構建油氣開發業務新模式，正在成為油氣行業數字化轉型和智慧油氣田建設新的發展方向。本版圍繞智慧油氣藏數字孿生技術體系架構、技術進展等方面進行深入分析研究，敬請關注。

近年來，在全球能源變革、國際政治經濟局勢多變的格局下，為應對資源品質劣質化、能源轉型、綠色發展等挑戰，數字化轉型已成為全球領先油氣公司的共同選擇。

智慧油氣藏數字孿生技術是將油氣物理資產進行虛擬映射，實現油氣藏開發全過程動態描述、診斷、預測、決策的關鍵核心技術，是實現油氣產業數字化轉型升級的核心技術手段，對保障國家能源安全具有重要戰略意義。

智慧油氣藏數字孿生技術進展及挑戰

目前，國內外油氣公司競相搶占智慧油氣藏數字孿生技術制高點，bp、埃尼、挪威國家石油等油公司將動態數字孿生系統技術應用到油氣田開發，優化生產流程，以最大程度提高油氣采收率。哈里伯頓、eDrilling、Aker Solution等油服公司構建了建井數字孿生系統，實時監控、分析和預測地面裝備、建井井下動態參數等，實現智能化作業，提高建井作業效率。國內石油企業也開始將數字孿生技術應用于油氣工程領域，并取得了積極進展。

針對智慧油氣藏數字孿生技術體系架構中的數據感知、數據管理和場景應用三大組成部分，目前我國智慧油氣藏數字孿生技術專利布局和技術研發主要存在三個方面的問題。一是數據感知領域以跟隨為主，關鍵技術“卡脖子”問題風險較大。相較斯倫貝謝等國外油服公司，我國企業在鉆頭前探、增強反演、方向電阻率成像等隨鉆測繪技術和光纖監測技術領域專利布局和技術研發還處于起步階段，與國外差距較大。二是數據建模研究深度不夠，影響智慧油氣藏數字孿生作用的發揮。哈里伯頓、沙特阿美、斯倫貝謝近年的專利都集中于利用機器學習、深度學習方法進行實時數據的綜合獲取、優化或預測，我國專利多集中于解決單項參數的優化及預測。三是海外布局專利少，技術影響力不大。國外油服公司注重全球化布局，在多個地區設置研發團隊。國內企業與科研院所主要面向國內油氣資源開發，海外專利布局較少。

智慧油氣藏數字孿生技術重點突破方向

數字孿生是支撐油氣工程數字化轉型的綜合技術體系，技術在發展，應用在深化，體系在演進，其應用推廣也是一個動態的、演進的長期過程。數字孿生的核心包括平臺、數據和模型，國內石油企業在數據采集、算法模型積累和開放平臺開發等方面存在諸多短板，成為制約數字孿生發展的瓶頸。當前，要堅持需求牽引和價值導向，在加大基礎研究攻關力度的基礎上，以需求迫切、基礎較好、潛力巨大的應用場景作為突破口，在重點領域、重點環節率先實現突破，樹立一批典型模式和樣板工程。

一是開展數字孿生技術基礎前瞻研究。圍繞數字孿生技術涉及的大容量數據感知、多類型數據融合與交互、模型機理進行研究：開展大容量高帶寬測量、隨鉆地層高精度測井、光纖傳感、儲層納米機器人等技術研發，為數字孿生提供數據基礎；開展油氣數據云存儲、大數據共享與安全技術研究，依托統一的數據標準將紛亂的數據進行規范化處理，結合業務邏輯完成數據清洗，匯聚形成統一的數據湖，供建模及應用開發使用；開展油氣藏開發智能優化、風險預警、油氣藏可視化等技術研究，結合大數據、人工智能技術，構建井筒-儲層建模新方法、新算法，形成智能化地質工程一體化建模技術，提高建模效率和模型精度，為作業方案自動模擬優化提供支撐。

二是開展油氣裝備數字孿生技術研究。以油氣裝備設計、管理平臺為基礎，開展鉆機裝備、壓裂裝備、隨鉆測量系統、井下提速工具等數字孿生技術研究，構建裝備設計、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，實時掌握裝備的任務數據、環境數據、維修保障數據，實現油氣裝備全領域、全生命周期的實時管理和監測。

三是開展井筒數字孿生技術研究。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，開展鉆完井設計、井眼軌跡導航、鉆完井作業參數優化、井下風險預警等數字孿生技術研究，采取基于數據驅動的機器學習方法，建立油氣井鉆完井預測模型，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”的轉變。

四是開展油氣藏數字孿生技術研究。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，融合應用互聯網、云計算、大數據技術，探索油氣井產能預測、生產參數優化等油氣勘探開發數字孿生實施途徑，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場景，研究形成油氣高質量勘探、經濟有效開發的新技術和模式。

五是搭建智慧油氣藏地質工程一體化數字孿生平臺。基于持續匯聚的數據湖，構建不斷動態更新的地下數字孿生體，并以此為核心搭建智慧油氣藏應用平臺，以統一的數據模型與技術體系進行業務應用開發，以滿足不同場景的應用需求。平臺通過增強地球物理、地質學、油藏工程、鉆完井和生產領域之間的互通性，打破學科界限，真正實現技術一體化，并實現系統開放共享，通過開源處理為甲方和合作伙伴提供一個開放、可擴展的數字化生態系統。

關于智慧油氣藏數字孿生技術

■體系架構

以油氣勘探開發技術為主線，以數字化技術為支撐，根據智慧油氣藏數字孿生技術鏈，其體系架構主要包括數據感知、數據管理和場景應用等三部分。

（1）數據感知

數據感知主要分為井筒感知和儲層感知，用于為數字孿生油氣藏模型構建和動態更新提供實時高精度數據支撐，是數字孿生油氣藏的基礎。

（2）數據管理

數據管理分為數據存儲、數據處理與識別、數據共享與安全，用于對測量的多源多類型非標準數據進行處理和管理，為數字孿生油氣藏提供標準化數據。

（3）場景應用

場景應用是數字孿生油氣藏建模和動態更新的核心和目標，旨在提高油氣藏勘探開發效率和智能化水平。根據油氣勘探開發流程，主要包括鉆井建模與實時優化、完井壓裂建模與實時優化、生產建模與實時優化。

■技術進展

（1）油氣裝備數字孿生

利用數字孿生技術將油氣裝備物理實體與數據分析技術相融合，通過儲存于云平臺上的深度學習模型，自動檢測設備缺陷和異常情況，提供潛在故障的早期預警，根據風險制訂檢測計劃，避免不必要的常規周期檢測維修。

埃尼與塞班公司合作開發了鉆井虛擬環境，將半潛式鉆井平臺虛擬化，可以實現在虛擬鉆井平臺上穿行、作業過程重現、安全互動虛擬體驗、油氣井操作模擬等功能。

（2）油氣井筒數字孿生

井筒數字孿生是真實鉆井過程的數字化呈現，可應用在設計、準備、培訓、實時預測等建井全生命周期的各個環節，用于優化鉆井作業參數、井下風險預警和智能導航等，提升作業效率。數字化轉型時期，通過模擬和預測分析來提高鉆井效率尤為關鍵。

eDrilling公司應用數字孿生技術，構建形成了一套鉆井數字孿生系統，主要目的是提高鉆井效率、縮短非生產時間。該數字孿生系統基于物理基礎模型，使用地面和井下實時鉆井數據進行實時建模，以監督和優化鉆井過程。

（3）油氣藏數字孿生

油氣公司正在建設油氣藏數字孿生體，通過安裝在井筒內的傳感器，獲取井筒內的工具和設備信息及儲層狀態信息，可將井的狀態、設備的運行狀態與井的生產狀態結合在一起，實現油氣藏的最優化開發。

挪威軟件公司FutureOn將其FieldAP應用程序及基于云的數據管理平臺FieldTwin與Bentley Systems公司的iTwin平臺相結合，實現了數據管理和可視化開發設計、建模分析的融合，幫助構建海洋油氣開發數字孿生，提升油氣上游勘探開發設計水平，使油公司能夠進一步提高工程作業性能、運營和盈利能力。

■應用關鍵

（1）多類型數據測量與傳輸

智慧油氣藏數字孿生涉及數字盆地、數字油田和數字建井，關鍵是數字模型與物理實體的交互，即及時或實時反映物理實體的動態變化，主要對油氣藏各類相關數據的實時測量、傳輸和在油氣藏數字孿生體上的數據交互及更新。

油氣藏數字孿生體構建需要多類型數據支撐的同時，還需要保證數據測量和傳輸的實時性，以及數據測量的頻率、精度、可靠性和穩定性。

（2）多尺度數據融合與交互

智慧油氣藏涉及地球物理學、地質學、油藏工程、石油工程、巖石力學、數學和計算機等眾多領域，油田勘探、開發和生產數據具有尺度跨度大、類型多、數據量差異大、分辨率差異大等問題，將這些不同尺度的數據進行集成利用是智慧油氣藏數字孿生體構建的數據瓶頸，需要實現數據匯聚、標準化、處理、存儲、管理、共享，并提高聯網安全性，保護物理和虛擬設施免受網絡攻擊。

（3）應用場景建立及機理研究

圍繞油氣勘探、開發、生產、運行等業務領域建立應用場景，依托油氣藏數字孿生體為其提供智能化應用支持，才能實現為油氣行業賦能的目標。圍繞各種應用場景，模型構建、算法優化是數字孿生技術的核心，需要開展基于先進的人工智能、機器學習等理論方法研究，建立工具裝備實時監測、油氣井設計、鉆井參數優化、風險預測、生產優化等方法。