■体系架构

    以油气勘探开发技术为主线，以数字化技术为支撑，根据智慧油气藏数字孪生技术链，其体系架构主要包括数据感知、数据管理和场景应用等三部分。

    （1）数据感知

    数据感知主要分为井筒感知和储层感知，用于为数字孪生油气藏模型构建和动态更新提供实时高精度数据支撑，是数字孪生油气藏的基础。

    （2）数据管理

    数据管理分为数据存储、数据处理与识别、数据共享与安全，用于对测量的多源多类型非标准数据进行处理和管理，为数字孪生油气藏提供标准化数据。

    （3）场景应用

    场景应用是数字孪生油气藏建模和动态更新的核心和目标，旨在提高油气藏勘探开发效率和智能化水平。根据油气勘探开发流程，主要包括钻井建模与实时优化、完井压裂建模与实时优化、生产建模与实时优化。

    ■技术进展

    （1）油气装备数字孪生

    利用数字孪生技术将油气装备物理实体与数据分析技术相融合，通过储存于云平台上的深度学习模型，自动检测设备缺陷和异常情况，提供潜在故障的早期预警，根据风险制订检测计划，避免不必要的常规周期检测维修。

    埃尼与塞班公司合作开发了钻井虚拟环境，将半潜式钻井平台虚拟化，可以实现在虚拟钻井平台上穿行、作业过程重现、安全互动虚拟体验、油气井操作模拟等功能。

    （2）油气井筒数字孪生

    井筒数字孪生是真实钻井过程的数字化呈现，可应用在设计、准备、培训、实时预测等建井全生命周期的各个环节，用于优化钻井作业参数、井下风险预警和智能导航等，提升作业效率。数字化转型时期，通过模拟和预测分析来提高钻井效率尤为关键。

    eDrilling公司应用数字孪生技术，构建形成了一套钻井数字孪生系统，主要目的是提高钻井效率、缩短非生产时间。该数字孪生系统基于物理基础模型，使用地面和井下实时钻井数据进行实时建模，以监督和优化钻井过程。

    （3）油气藏数字孪生

    油气公司正在建设油气藏数字孪生体，通过安装在井筒内的传感器，获取井筒内的工具和设备信息及储层状态信息，可将井的状态、设备的运行状态与井的生产状态结合在一起，实现油气藏的最优化开发。

    挪威软件公司FutureOn将其FieldAP应用程序及基于云的数据管理平台FieldTwin与Bentley Systems公司的iTwin平台相结合，实现了数据管理和可视化开发设计、建模分析的融合，帮助构建海洋油气开发数字孪生，提升油气上游勘探开发设计水平，使油公司能够进一步提高工程作业性能、运营和盈利能力。

    ■应用关键

    （1）多类型数据测量与传输

    智慧油气藏数字孪生涉及数字盆地、数字油田和数字建井，关键是数字模型与物理实体的交互，即及时或实时反映物理实体的动态变化，主要对油气藏各类相关数据的实时测量、传输和在油气藏数字孪生体上的数据交互及更新。

    油气藏数字孪生体构建需要多类型数据支撑的同时，还需要保证数据测量和传输的实时性，以及数据测量的频率、精度、可靠性和稳定性。

    （2）多尺度数据融合与交互

    智慧油气藏涉及地球物理学、地质学、油藏工程、石油工程、岩石力学、数学和计算机等众多领域，油田勘探、开发和生产数据具有尺度跨度大、类型多、数据量差异大、分辨率差异大等问题，将这些不同尺度的数据进行集成利用是智慧油气藏数字孪生体构建的数据瓶颈，需要实现数据汇聚、标准化、处理、存储、管理、共享，并提高联网安全性，保护物理和虚拟设施免受网络攻击。

    （3）应用场景建立及机理研究

    围绕油气勘探、开发、生产、运行等业务领域建立应用场景，依托油气藏数字孪生体为其提供智能化应用支持，才能实现为油气行业赋能的目标。围绕各种应用场景，模型构建、算法优化是数字孪生技术的核心，需要开展基于先进的人工智能、机器学习等理论方法研究，建立工具装备实时监测、油气井设计、钻井参数优化、风险预测、生产优化等方法。