数字孪生驱动半潜式钻井平台智能技术应用

蒋爱国1，王金江，谷明1，于昊天，常开顺

(1.中海油田服务股份有限公司,河北 三河 065201；2.中国石油大学(北京) 安全与海洋工程学院，北京 102249)

半潜式钻井平台运行环境恶劣[1]，目前钻井平台监控系统多采用总线技术将各个系统的物理设备(传感器、仪表、PLC等)连接起来，将监控的设备和数据集中显示，但在信息层面，各系统处于相互独立的状态，形成一个个的信息孤岛，数据格式、数据类型、数据存储方式不同引发的数据利用率低、数据融合难、数据挖掘不彻底等一系列问题给平台的集成控制、统筹管理和维护决策带来不便。

信息物理系统CPS作为一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，其可靠、安全、高效、实时协同等优点引起了各行业的广泛关注。数字孪生作为信息物理系统融合领域的新技术，凭借物联网获取的与日俱增的海量信息和长期积累的各类历史数据将物理实体在信息空间进行全要素重建[2-3]，形成具有感知、分析、执行能力的数字孪生体，为海洋钻井平台数字化和智慧化研究提供了新思路。

本文从信息物理系统融合角度，探讨基于数字孪生的半潜式钻井平台关键设备状态监测技术，利用大量实时监测数据驱动信息空间中构建的设备状态演变、运行监测等各类模型,实现在信息空间中模拟和预测海洋钻井平台的关键设备发展变化情况。考虑一方面利用模拟预测结果对实体平台的运行和决策进行指导;另一方面利用实体平台监测产生的大量数据促进信息空间模型的学习,提升模型的准确程度和预测能力，从而形成实体海洋钻井平台与虚拟信息空间模型相互指导、相互映射的良性互动关系。

1 国内外研究现状

近年来，我国在海洋钻井平台数字化研究中取得了许多成果，比如，将三维激光扫描技术与三维地理信息系统应用到海洋钻井平台模型的搭建，利用细节层次模型技术和动态调度技术将建好的三维模型加载到钻井平台管理系统，实现了海上钻井平台的三维可视化和信息化管理[4]；运用虚拟现实技术开发了海上石油钻井平消防演示仿真系统，有利于学员从根本上克服现场培训所带来的各种负面影响[5]；运用应用物联网技术设计旋转导向系统的监控系统，及时发现结构异常或损伤[6]；运用光纤光栅传感技术优选平台的有效部位，采用高效的数据采集和处理系统，设计测点布置网络，分析监测应力场的变化，以此来评价其安全性并进行预警[7]；对海洋导管架平台结构建立有限元模型，对部分导管架损伤类型进行有限元模拟，分析应力状态并建立检测数据库，确保能够及时开展维修维护，以有效延长平台的使用寿命[8]。

在数字化钻井平台建设方面，美国通用电气公司GE依托工业物联网Predix平台，与知名钻井承包商Nobel Corporation、美国船级社ABS、马士基钻井公司Maersk Drilling合作，进行数字钻井船和数字孪生体的试点工作。数字钻机连接到所有目标控制系统，通过集中在钻井船上的传感器和控制系统收集数据并实时发送到GE的工业性能和可靠性中心，以此建立实际资产数字副本的数据模型，并采用先进的分析算法，进行预测分析；在智能船舶研究中，英国Rolls-Royce公司和芬兰VTT技术研究中心结合远程操控、虚拟现实和实时监测等技术推出了无人驾驶船舶的概念，并期望在2020年左右使其成为现实；挪威船级社DNV GL和英国Rolls-Royce公司、挪威科技大学(NTNU)、挪威科技工业研究院海洋研究机构(SINTEF Ocean)正在合作创建一个用于开发新船的开放资源数字平台，该平台旨在建立关于数字化模型及系统仿真的海事行业标准的联合工业项目，从而将允许行业各方可以重复使用模型并更安全、更经济高效地建立现有及未来资产的数字孪生模型，以在其建造之前和贯穿其使用期来评估船舶及其系统的安全性和绩效。在与挪威石油公司成功进行可行性研究后，Kongsberg Digital在ONS 2018上推出了新的“数字双胞胎”，作为一个油气无人生产设施的虚拟模型，可以提供对操作、行为、维护、成本、性能等的深入了解，将进一步提高设计质量和流程，增强跨学科协作，降低项目和运营风险；同时还将为石油和天然气生产设施提供自主、无人和远程运营的优势条件。

从国内外的发展趋势来看，数字化海洋平台凸现出综合化、智能化、虚拟化的趋势，以数字化建模为基础，构建海洋平台的数字孪生模型，结合物联网等现代通信技术实现平台的数据集成和全方位监测，从而提高海洋钻井平台的安全管理和智能决策水平，降低全生命周期成本以获取最大的经济效益和社会效益。

2 系统设计

2.1 系统架构

针对海上钻井平台结构复杂、设备布置密集、工作环境恶劣等特点，构建海上钻井平台的五维数字孪生系统[9]，见图1。系统包括实际物理钻井平台、信息空间的虚拟平台、孪生数据、海洋平台运维服务和各子系统之间的连接。

图1 数字孪生钻井平台系统架构

2.2 技术路线

基于数字孪生五维模型开发的钻井平台系统包含物理实体、虚拟模型、信息传输、孪生数据和应用服务五部分内容。

物理实体是所分析对象在当前空间和时间下的客观存在，虚拟模型作为物理实体在信息空间的1∶1映射，主要表现方式为三维动画和三维模拟成像，利用虚拟现实技术，把专业技术领域的一些难以实现的场景进行虚拟可视化还原，其优势在于能够将一些原本有数字表现的信息通过图形、颜色、表格的形式进行直观的反映，从而提升海上平台状态监测的可阅读性，降低管理的学习门槛。

除了物理实体本身具备的属性信息外，还需要通过先进传感监测技术和通信技术对物理实体的运行状态进行监测，并在虚拟模型上表达，从而实现信息的可视化显示。此外，由于各海上平台的工作状态和工作环境的差异性，可以通过平台-陆地远程通讯技术将平台数据传输至陆地端平台管理系统，综合对比各平台的运行状态，制定更加准确智能的控制决策。

通过传感监测和数据通讯得到的数据往往都是物理实体的观测信息，如振动、温度、压力等，这些表观数据缺乏使管理者能够进行直接决策的信息。因此，为了挖掘隐藏于表观数据中的深层信息，就需要通过数据分析手段对原始的传感监测数据进行特征提取，获得系统状态与系统响应之间的对应关系。目前常用的数据分析手段包括传统的基于时频域转换的信号处理方法和新兴的大数据驱动的基于人工智能的数据处理方法。通过将数据分析结果与现场的运行状况对比验证，不断完善分析机制、健康指标、诊断规则、阈值设定和操作风险等内容，从而提高数据分析的处理效率和准确性。数字孪生钻井平台系统综合了数字孪生五要素，最终形成了海上平台安全可视化预控服务、关键设备在线精密诊断服务、平台可视化管理服务和平台-陆地远程通讯服务。

3 应用实践

以某海洋石油半潜式钻井平台为例，开发基于数字孪生的海洋平台关键设备监测系统。

3.1 监测方案

系统监测方案见图2。

图2 海洋石油半潜式钻井平台关键设备全方位监测方案

为了获取设备的不同状态参数，应用加速度、冲击脉冲、油液分析仪等传感器对关键设备的运行状态进行感知，通过嵌入式控制器、采集卡和保护模块实现实时数据的采集，最后由光纤交换机将数据传输至服务器并集成存储，实现平台关键设备的实时监测。通过通讯卡(Modbus/Profibus)以及硬接线读取控制系统中温度、压力、电压、电流等相关工况参数，实现与平台现有控制系统的互通互联，全方位整合平台海量的多源异构数据，进而为数据分析奠定基础。

3.2 系统开发

为实现平台的智能服务，提升平台关键设备的宏观管理与智能精准管理水平[10]，在数据交互的基础上，通过波形频谱分析、包络谱分析、倒谱分析以及小波变换四种信号处理方式提取设备状态特征参数，用机器学习和深度学习等先进算法和分析工具对设备当前运行状态的所有数据整理进一步挖掘和处理，结合特征征兆故障库和故障标准库，形成钻井平台关键设备智能诊断服务，包括钻井平台关键设备状态智能化状态监测，以及关键设备故障自动化诊断，并形成包含设备信息、振动监测、整机状态评价、诊断与分析以及检修建议的精密故障诊断报告，实现了数据统筹分析和系统辅助决策。

为了能实现平台关键设备的全生命周期管理，系统设计了历史趋势分析模块，通过对任意设备、任意测点、任意时间段的数据查询，形成趋势图表，随时获得设备生命周期中的异常数据。依据这些历史监测数据，采用基于神经网络的回归方法，建立平台关键设备的状态预测模型，实现平台关键设备状态的智能预测与预警。系统还设置了丰富的人机交互窗口，包括报警记录模块和留言记录模块，其中报警记录模块显示了一定时间范围内系统的报警信息，这对及时发现设备的异常状态以及后期维修保养具有关键性的指导作用，留言记录模块为平台管理人员消息交流的窗口，有助于实现平台关键设备的协同管理。

数字孪生钻井平台关键设备在线监测系统现已在现场得到了有效利用，实时监测下，钻井平台在某井作业过程中关键设备的运行状态趋势见图3。选择的测点分别为：顶驱电机上轴承、顶驱电机下轴承、主机发电机驱动端轴承、主机柴油机驱动端轴承、推进器电机上轴承和推进器电机下轴承。从图3显示的趋势可以观测平台关键设备任一时间段内的运行状态，为设备维护管理、作业控制提供有效技术保障。

图3 半潜式钻井平台关键设备状态趋势分析

4 结论

将数字孪生概念运用到半潜式钻井平台的智慧化建设中，运用传感监测技术实现物理实体的描述，三维建模软件构建与物理实体相映射的虚拟模型。结合数据交互和数据仿真技术，实现了设备状态精准模拟。数据信息直观可视，打破了传统监测系统在数据呈现上的弊端，集成了人工智能技术的数字孪生模型实现了物理实体与虚拟系统之间的双向映射和互操作，并可不断优化实现系统自升级。所创建的数字孪生钻井平台系统实现了钻井平台安全智能诊断、关键设备状态智能预测预警以及平台安全可视化预控等智能服务，可为平台安全有效运行提供保障。