在油田開(kāi)發(fā)向深層、非常規(guī)儲(chǔ)層邁進(jìn)的過(guò)程中，井筒完整性失效導(dǎo)致的井控事故年均增長(zhǎng)15%，單井修復(fù)成本超2000萬(wàn)元，且傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)手段因數(shù)據(jù)孤島、分析滯后等問(wèn)題，難以支撐“安全-效益”雙目標(biāo)?；诙嘣磾?shù)據(jù)融合的井筒可視化智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)整合地質(zhì)、工程、生產(chǎn)、環(huán)境四大類數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)字孿生與AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)井筒狀態(tài)實(shí)時(shí)映射、風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警與決策智能輔助，技術(shù)驗(yàn)證表明可將井控事故響應(yīng)時(shí)間縮短70%，單井全生命周期運(yùn)維成本降低18%。
多源數(shù)據(jù)融合架構(gòu)設(shè)計(jì)
系統(tǒng)采用“端-邊-云”三級(jí)架構(gòu)，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的井筒健康管理閉環(huán)：
邊緣感知層：全域數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)
井筒本體數(shù)據(jù)：部署分布式光纖傳感（DTS/DAS）、微機(jī)電（MEMS）傳感器陣列，實(shí)時(shí)采集溫度、壓力、振動(dòng)、應(yīng)變等12類參數(shù)，采樣頻率達(dá)1kHz。
地質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)：通過(guò)井下隨鉆測(cè)井（LWD）、井周聲波成像，獲取地層巖性、孔隙壓力、地應(yīng)力等動(dòng)態(tài)參數(shù)，分辨率達(dá)0.1m。
生產(chǎn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)：接入井口流量計(jì)、電潛泵控制器等設(shè)備數(shù)據(jù)，同步解析產(chǎn)液量、含水率、泵效等生產(chǎn)指標(biāo)。
環(huán)境載荷數(shù)據(jù)：集成臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)、地震波監(jiān)測(cè)、海流速傳感器數(shù)據(jù)，量化極端工況對(duì)井筒的載荷沖擊。
邊緣計(jì)算層：數(shù)據(jù)清洗與特征提取在井場(chǎng)部署邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，實(shí)現(xiàn)三大功能：
多源數(shù)據(jù)對(duì)齊：基于時(shí)間戳與空間坐標(biāo)，將光纖信號(hào)、測(cè)井曲線、生產(chǎn)報(bào)表等異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一至同一時(shí)空基準(zhǔn)。
特征工程處理：提取溫度梯度突變點(diǎn)、壓力波動(dòng)頻譜、應(yīng)變能密度等200+項(xiàng)特征參數(shù)，數(shù)據(jù)壓縮率達(dá)95%。
輕量化AI推理：部署TensorRT加速的YOLOv8模型，實(shí)時(shí)識(shí)別套管接箍腐蝕、水泥環(huán)脫粘等缺陷，檢測(cè)準(zhǔn)確率92%。
云端融合層：數(shù)字孿生與智能決策構(gòu)建井筒數(shù)字孿生體，實(shí)現(xiàn)三維度融合：
幾何-物理融合：基于激光點(diǎn)云掃描與有限元建模，生成含10萬(wàn)+網(wǎng)格單元的井筒三維模型，動(dòng)態(tài)映射應(yīng)力場(chǎng)、滲流場(chǎng)分布。
靜態(tài)-動(dòng)態(tài)融合：將地質(zhì)模型（如巖性、斷層）與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)（如壓力、溫度）進(jìn)行時(shí)空耦合，預(yù)測(cè)裂縫擴(kuò)展路徑。
歷史-實(shí)時(shí)融合：通過(guò)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)30年井史數(shù)據(jù)，建立“工況-失效”概率圖譜，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)量化評(píng)估。
核心技術(shù)突破與應(yīng)用場(chǎng)景
跨模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊與關(guān)聯(lián)分析開(kāi)發(fā)基于時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-GNN）的融合算法，解決光纖信號(hào)與地質(zhì)參數(shù)的語(yǔ)義鴻溝。例如，在南海某平臺(tái)井，通過(guò)關(guān)聯(lián)DTS溫度異常與隨鉆測(cè)井巖性數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某分支井眼在泥巖段存在嚴(yán)重漏失，及時(shí)調(diào)整鉆井液密度，避免井涌事故。
動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策支持
風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)預(yù)警：建立“壓力-溫度-形變”三維度預(yù)警閾值庫(kù)，將風(fēng)險(xiǎn)劃分為藍(lán)、黃、橙、紅四級(jí)。在長(zhǎng)慶油田某致密氣井，系統(tǒng)提前48小時(shí)預(yù)警套管外擠壓力超限，指導(dǎo)壓井液密度優(yōu)化，避免井筒坍塌。
智能決策引擎：集成專家規(guī)則與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，生成封井、壓井、修井等6類應(yīng)急方案。例如，在塔里木盆地某超深井，系統(tǒng)根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，自動(dòng)推薦“壓井液密度+1.2g/cm3、節(jié)流閥開(kāi)度-15%”的組合策略，使井控時(shí)間從傳統(tǒng)方案的8小時(shí)縮短至2.4小時(shí)。
全生命周期健康檔案建立“一井一檔”數(shù)據(jù)庫(kù)，涵蓋設(shè)計(jì)參數(shù)、施工日志、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、維修記錄等200+字段。通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）解析非結(jié)構(gòu)化文本（如地質(zhì)報(bào)告、作業(yè)總結(jié)），自動(dòng)提取關(guān)鍵信息，支撐井筒壽命預(yù)測(cè)與退役決策。
系統(tǒng)將向三大方向深化：
邊緣智能升級(jí)：研發(fā)井下自主決策芯片，實(shí)現(xiàn)“感知-分析-執(zhí)行”全流程毫秒級(jí)閉環(huán)；
多井協(xié)同優(yōu)化：構(gòu)建井場(chǎng)級(jí)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)多井?dāng)?shù)據(jù)協(xié)同分析，優(yōu)化叢式井防碰繞障軌跡；
碳足跡追蹤：集成碳排放監(jiān)測(cè)模塊，量化井筒全生命周期碳成本，支撐油田低碳轉(zhuǎn)型決策。
在這場(chǎng)技術(shù)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(tái)發(fā)揮著舉足輕重的作用。伏鋰碼云平臺(tái)通過(guò)多源數(shù)據(jù)融合與智能技術(shù)的深度耦合，井筒監(jiān)測(cè)系統(tǒng)正從“被動(dòng)響應(yīng)”向“主動(dòng)預(yù)防”躍遷，為非常規(guī)油氣安全高效開(kāi)發(fā)提供核心支撐。
