数字孪生技术在油气钻完井工程中的应用与思考

数字孪生技术在数据实时分析、工程设计优化和设备健康诊断等方面已展现出巨大潜力,成为油气行业数字化转型发展、加速油气行业新一代技术创新的关键技术,但受钻完井工程中软硬件不完善与研究方法不明确的制约,目前尚处于起步阶段。在论述油气田钻完井工程数字孪生技术的概念和技术特点的基础上,重点介绍了数字孪生技术在钻完井工程的钻前设计、过程监控、作业培训方面的最新应用进展,提出了数字孪生技术在钻完井工程中的应用构成方案,探讨了数字孪生的关键技术方法;并分析了数字孪生技术在钻完井工程及其相关行业应用中存在的问题,提出了油气行业数字孪生技术发展建议。这可为数字孪生技术在油气行业的应用提供理论基础与方法指导,加速油气行业数字化进程,提升油气田开发效率,推动智慧油田全面构建。

基于TFN-AHP熵权的铁钻工工业设计方案评价

针对铁钻工工业设计方案评价综合性强、存在一定主观性、评价影响因素多的问题,提出一种基于三角模糊数层次分析法和熵权法主、客观方法相结合的铁钻工方案评价模型。该模型在层次分析法框架下,根据专家意见构建铁钻工工业设计方案评价指标体系,划分4项1级指标和12项2级指标,以模糊决策矩阵为评价信息载体,引入三角模糊数优化传统层次分析法不能准确表征带有模糊不确定性特征的评价信息的问题,并使用客观方法熵权法组合赋权确定综合权重。将此评价模型运用于实际铁钻工设计项目方案评价,将评价结果与相关传统评价法进行对比,并将筛选出来的方案进行深入优化设计,证明了评价模型的有效性。研究结果能够有效辅助企业进行铁钻工工业设计方案决策。

基于树莓派和视觉图像的钻井振动筛倾角调节系统

目前,我国的钻井振动筛均采用人工监测筛面固液分离状态和手动调节筛面倾角的方式进行操作,无法实现自适应工作,常常出现钻井液“跑浆”现象。针对这一问题,提出了一种基于树莓派和视觉图像的钻井振动筛倾角调节系统。该系统以树莓派及专用摄像头、电机驱动板和2台步进电机为硬件平台,搭载基于OpenCV和改进AlexNet模型开发的图像识别软件,用于实现钻井振动筛的筛面固液分离状态视觉检测与筛面倾角自动调节。首先,根据钻井振动筛固液分离过程中液相终止线的位置特征,将采集的筛面图像分为正常、少浆和跑浆状态三种类别,并构建筛面图像数据集。然后,使用TensorFlow平台搭建基于迁移学习的AlexNet模型,以实现钻井振动筛的筛面固液分离状态的自动识别。最后,基于识别结果,由树莓派的GPIO(general purpose input/output,通用型输入/输出)接口控制2台步进电机同步工作,以实现钻井振动筛的倾角调节。结果表明,所设计的倾角调节系统对筛面固液分离状态的识别准确率达到97.33%,响应时间约为1.5 s,可满足钻井振动筛的倾角调节要求。该倾角调节系统设备体积小,成本低,且便于调试与维护,可有效提高钻井振动筛的自动化水平。

基于修正共形接触的往复压缩机轴承碰磨研究

传统Hertz接触模型在分析往复压缩机轴承碰磨故障时,存在计算误差大的问题。为此,针对滑动轴承碰磨故障的共形接触特点,提出一种适用于轴承碰磨故障的修正共形接触力模型。该模型在L-N接触力模型的基础上引入修正刚度系数Kc和修正刚度指数nc,得到修正共形接触力模型。基于拉格朗日第二类动力学方程,建立含有往复压缩机连杆大头处轴承间隙的动力学方程;利用RecurDyn软件仿真验证修正共形接触力模型的正确性;分析不同轴承间隙对十字头加速度和轴承接触力的影响,并研究了轴承最大磨损间隙下的轴心轨迹。研究结果表明:修正共形接触力模型相比于L-N接触力模型,更适用于小间隙的载荷接触,且修正共形接触力模型相比L-N接触力模型误差最大可减少约82%。所提出的修正共形接触力模型更适应于往复压缩机轴承间隙碰磨故障的描述。

基于神经网络预测方法的智能化高精度大型钢管高速托辊机构研究

大型钢管高速托辊机构在工作过程中受管节点偏心、滑动摩擦等不确定因素的影响,会使得主管转动距离与胶轮转动距离存在一定偏差。这种偏差给实际工程施工带来一定困难。对此,采用商用软件ANSYS中的Transient Structural模块建立基于某大型钢管高速托辊机构的有限元模型,通过仿真计算研究转动过程中主管和胶轮的运动特性,获得对应的旋转角度、旋转距离以及距离偏差,采用径向基神经网络方法对主管和胶轮旋转的偏差进行预测对比分析。研究结果表明,所建立的径向基神经网络方法能够很好地预测主管和胶轮旋转的转动距离偏差,能够为大型钢管高速托辊机构上主管与胶轮距离偏差的计算提供一定的参考。

石油钻井机械钻速扭矩自动控制方法分析

石油对我国各行业的发展均有十分重要的作用,为进一步加快石油钻井领域的发展,全面提升石油开采效率,文章以石油钻井自动化技术为研究重点,深入分析当前先进化、智能化技术的应用,结合石油钻井行业的发展现状提出加快发展速度的相关策略。

我国油气工程技术装备智能化和智能制造的探索与实践

经过数十年发展,我国油气工程技术装备整体水平步入国际先进行列,实现了从初期的机械化到自动化和信息化,以及目前部分数字化与智能化的跨越。分析和描述了万米特深井钻机、“一键式”自动化钻机、智能钻井系统、5G加持的压裂机组、自动化连续管装备、连续管作业智能支持中心、智能导向钻井控制系统、万米自动化顶驱、智能钻杆等国内典型油气工程技术装备的关键技术特征和智能化水平。认为国内油气工程技术装备的智能化依然以第一代“自动化”、第二代“数字化+网络化”为主,要全面实现第三代智能化,任重道远。论述了智能制造的内涵、国内油气工程技术装备智能制造的发展概况,认为国内油气工程技术装备的智能制造取得了长足进步,尤其是在应用层面已经跟上了全球发展步伐,在某些方面形成了中国特色。以连续管作业装备为制造对象,构建了“基于工业互联网的连续管装备智能制造整体解决框架”,剖析了智能工厂、制造知识、精益生产、智能装备、工业软件等关键要素。研究结果可为全面实现油气工程技术装备智能制造提供参考。

钻井数字孪生技术研究现状及发展趋势

在第四次工业革命技术浪潮的推动下,油气钻井行业正朝着信息化、数字化、智能化方向快速发展,钻井数字孪生技术成为行业前沿与热点。钻井数字孪生技术是将真实钻井工程映射到虚拟空间,建立集成多学科、多物理量、多尺度的钻井过程全生命周期虚拟仿真模型,实现钻前演练、钻中优化、钻后分析等功能,保障安全、高效、低成本钻进,提高复杂油气储层钻井效率。在分析数字孪生技术在钻井工程中的应用现状的基础上,将钻井数字孪生分为钻机数字孪生和井筒数字孪生,并提出钻井数字孪生五维系统架构;同时,分析了钻井数字孪生未来发展趋势,包括钻井数据实时高效传输、地质模型精细表征、多领域一体化建模与仿真、仿真模型动态自适应更新、机理与数据融合建模、安全高效的人机交互及云边协同软件系统架构,并提出我国钻井数字孪生技术发展的相关建议。研究结果可为钻井数字孪生技术体系的构建提供参考,对于推动钻井行业智能化革新具有一定的指导意义。

智能控压钻井关键技术研究进展与展望

随着油气勘探开发快速向深层、深水、非常规等复杂难动用领域发展,涌、漏、塌、卡等井下风险显著增加,亟需研发自动化程度更高、且具有智能化操控能力的精细控压钻井技术与装备,加速由半自动化、自动化到智能化的发展进程,实现早期精准复杂工况预测,更快、更准地控制并消除钻井风险。在调研国内外控压钻井技术与装备的智能化发展现状的基础上,阐述了智能控压在智能控制、数据采集与处理等装备方面,以及井下复杂深度学习识别方法、智能决策分析软件等关键技术的研究进展,试验初步验证了其显著的技术优势,但仍有待现场充分验证与完善。建议进一步加速控压钻井技术与智能技术的跨界融合,建立支撑复杂油气高效勘探开发的智能控压钻井技术体系,助力我国油气工程技术高水平自立自强。

石油钻井平台装备电动化进程及趋势

针对国内外电驱动管柱自动化作业装备开展技术研究,分析了美国Canrig公司钻台机器人、排管机器人、电动铁钻工、输管机器人,美国NOV公司钻台机器人及其相关自动化作业系统,法国道达尔公司巡检机器人7类产品的功能、特性等;论述了国内电动扶管手、二层台机械手、指梁、巡检机器人等技术和应用现状。通过技术对标分析得出:国内外石油钻机装备均向智能、高效、绿色化发展,钻井作业由传统人力操作逐步向自动化、智能化转变;国外装备在小体积大功率驱动、防尘防水、防爆防盐雾、多轴协同等关键技术突破方面优于国内,而其在产品多样性以及应用推广方面与国内差距明显。建议国内基于电传动系统的特点,突破传统理念,研发新型高效装备;以及在装备自主决策、故障诊断等方面加大技术攻关力度。研究结果可为我国石油钻井装备技术发展提供参考。

长距离井下循环模拟试验装置控制系统的设计

介绍了长距离井下循环模拟试验装置的结构,设计了长距离井下距离循环模拟试验装置控制系统。控制系统由硬件、软件两部分组成。分析了控制系统的输入和输出,并给出了具体的硬件和软件设计。硬件包括控制单元、执行单元、人机接口,软件包括可编程序控制器程序、人机界面程序。

海底钻机机架的同步升降控制方案设计

为了满足新型海底连续管钻机对可变高度机架的功能需求,开展了机架升降控制方案设计。首先根据海底钻井工艺和深海服役环境,设计了一套基于超长行程柱塞缸和电液比例节流调速的双层机架升降方案及作业流程,具有结构紧凑、稳定性好、油缸及高压管线安装方便、开发成本低的优点。为了减轻大跨距偏载和水下洋流扰动等因素对同步运动控制过程的影响,采用四缸主从同步闭环控制结构,并根据系统理论模型设计了一种内模鲁棒性控制算法,通过调节滤波器时间常数来改善控制器动态特性,仿真结果表明该系统具有良好的抗干扰能力,为深海环境下的准确和稳定控制提供了依据。

胜利工程智能钻井关键技术探索与建议

随着深层和非常规油气资源开采需求增加及人口老龄化加剧的影响,油气钻探工程面临结构性缺员和高风险、高成本、低效率的问题。为了应对这些问题与挑战,智能钻井技术成为行业发展的关键。首先,概述了智能钻井的数据采集、传输、决策和控制等4个关键环节,介绍了中石化胜利石油工程有限公司(胜利工程)在地面自动化装备、井下测量与控制工具及信息化建设3个方面的技术探索情况;然后,提出了智能钻井的实施路线图,详细讨论了关键技术;最后,针对胜利工程在智能钻井实施层面的挑战,提出了一系列建议,包括提高井下与地面的数据通讯能力、增强系统的融合度和业务逻辑的交叉融合及深入挖掘数据,以提升理论研究的深度。研究认为,智能钻井技术的发展不仅需要技术上的突破,还需要对传统钻井理论进行深入理解和创新。

基于双目视觉的吊卡识别及其方位检测方法

针对钻井自动化中的吊卡方位需要人工参与,存在识别定位缓慢和准确性差等问题,建立了基于双目视觉的吊卡自动识别和方位检测系统。通过搭建双目相机视觉检测系统,对获取的吊卡图像进行标定、立体校正和立体匹配,进而获取吊卡图像的深度图。在原YOLOv5s目标检测算法的主干网络中引入卷积注意力机制模块,将要识别的目标即吊卡图像进行增强,进一步提高吊卡的识别准确率,结合深度图计算出吊卡中心位置相对机械手的距离和偏转角度,从而实现自动送管。通过在钻井平台的试验,验证了吊卡识别和检测方法的有效性。所得结论可为钻井平台自动化程度的进一步提高提供技术借鉴。

基于CNN和LSTM的机器学习模型在测井岩性识别的应用

在油气田勘探和开发中,测井解释是表征储层物性参数和评价油气储量的重要手段之一。其中,岩性识别是测井解释的主要任务。针对用于储层岩性识别的机器学习方法普遍存在参数优化难、训练时间长、容易过拟合等问题,导致测井解释精度低及岩性相近易混淆等。本文将卷积神经网络(CNN)有利于特征提取的优点与长短期记忆神经网络(LSTM)可考虑测井曲线随深度变化的趋势性信息的优点相结合,提出CNN-LSTM混合神经网络构建测井数据与岩性类别之间的非线性模型,并采用遗传算法(GA)优化混合神经网络模型的超参数,提高识别效率。基于4069组样本数据评估了该混合模型的性能。研究结果表明,与传统的机器学习方法相比,CNN-LSTM-GA混合神经网络优化模型有效地克服了储层岩性识别研究中的问题,取得更好的岩性识别效果,对油藏精细描述和储量评价具有一定的实用价值。

基于钻井储能系统的热管理仿真与风道结构优化

钻井储能系统在油气工业电气化中具有重要作用。储能电池作为核心部件存在热失控风险,储能系统的热管理至关重要。为提高电能利用效率,促进石油工业的能源替代和节能减排,解决集装箱式电池储能系统内部电池紧密排布且环境相对封闭而导致的温升问题,采用STARCCM软件对钻井储能系统进行热管理分析。通过建立系统的三维模型来提取传热和散热路径。运用计算流体动力学(CFD)仿真技术对系统内的流场和温度场进行详细分析。通过CFD仿真技术成功分析了钻井储能系统内部的流场和温度场,识别出热点区域并分析了温升的原因。基于仿真结果,对风道进行了优化设计,有效改善了电池排布区域的散热条件,降低了系统的整体温度。研究结果可为储能系统的热管理设计提供重要参考依据。

基于RTOC轻量级钻井数据库系统研发

为解决使用Java和.NE等传统技术开发、部署数据服务复杂且与先进的云端及容器化技术结合较为困难的问题,提出一种基于Web的轻量级钻井三维可视化数据服务解决方案,对前端的可视化应用提供数据接口支持。基于NodeJS、Angular、TypeScript等开源轻量级技术,研发了一个轻量级钻井数据库系统,可作为一线技术管理人员的辅助工具,并以最快的方式提供最关注的数据项,具有较高的经济性和实用性。利用数据加载工具,钻井技术人员可方便地将数据加载到数据库中,包括区块的地震切片、复杂事故以及测井等数据。此外系统提供了全面的数据安全机制,包括基于JWT(JSON Web Token)的身份认证和基于JWE(JSON Web Encripytion)的数据加密,以确保数据安全。应用结果表明,该解决方案可为钻井三维可视化系统提供高效的数据传输服务。

“海洋石油201”船A&R绞车系统并车同步作业研究

为了满足海工市场的业务需求并提升海工装备能力,海洋石油工程股份有限公司对“海洋石油201”船的铺管作业线进行了改造建设。其中,在原有400 t A&R绞车的基础上增加了1台300 t A&R绞车,并在布置上进行了整合。通过建立并车控制系统通信和专用并车锁具将2套A&R绞车系统并车,从而使铺管作业线收弃管能力提升至600 t。

录井岩屑全自动清洗设备自动取样系统的研究

钻机钻井中将产生大量岩屑,能够根据岩屑检验结果,掌握地层信息、油气储层深度与位置,需提高岩屑取样质量,作为评估与探索油气层的材料与依据,进而调整钻探方向。因此,本文简要分析岩屑全自动清洗设备取样关键技术,分析自动取样需求,以此为基础,根据系统总体设计,提出详细设计方案,从而为相关工作者提供参考,精准获取岩屑样品。

钻进参数自适应调控数字孪生系统架构

智能化钻井背景下,传统的司钻调控钻进参数的钻井模式已经无法满足钻进参数自适应调控的需求,而数字孪生技术具有实时同步、真实映射和高保真度的特性,因而构建钻进参数自适应调控数字孪生系统,与智能钻井设备、智能终端相结合,可实现钻机自主送钻和自主定向。为此,在介绍钻进参数自适应调控技术架构及其工艺流程的基础上,设计了基于数字孪生技术的钻进参数自适应调控系统架构,包括物理钻井平台、虚拟钻井平台、钻井孪生数据、服务应用层和通信连接层5个要素;并从数字孪生系统的构建、演化及更新等3个方面阐述了钻进参数自适应调控数字孪生系统的运行机制,分析了关键理论技术需求。研究表明,钻进参数自适应调控数字孪生系统能够实现钻进参数自适应调控技术和智能钻机、智能设备的深度融合,推动数字孪生技术在钻井工程中的应用,对于实现智能化钻井有重要作用。