数字孪生技术在油气行业中的应用研究

杨天翔 吴 曦 李 锐 陈 灿 李 艳 袁 菁

（1.中国石油西南油气田公司天然气经济研究所，四川 成都 610051；2.中国石油西南油气田公司，四川 成都 610051；3.中国石油西南油气田公司川中油气矿，四川 遂宁 629000；4.中国石油西南油气田公司输气管理处，四川 成都 610051）

0 引言

当前，随着新兴数字技术所引发、以智能化为标志的数字化转型方兴未艾，深度激发传统行业的发展潜力，创造出全新行业面貌［1］。加之近年来全球疫情的冲击和影响，资本密集型的石油天然气工业正面临着“大规模人员变动”，因此正逐步对行业传统业务模式进行改革，尝试使用集成数字化技术以解决技能差距问题，实现产出和收入的最大化，同时减少HSE（健康、安全、环保）风险、资本成本和运营成本。油气公司正在考量数字孪生技术在石油与天然气行业中所能发挥的作用。数字孪生系统的关键组成部分在石油天然气行业中早有运用，数据采集、数据建模和数据模拟等工作在石油天然气行业中也较为普及。然而，这些技术在石油天然气行业中的实施多见于单一性的应用，而非全行业的实施，这就大大限制了数字孪生技术的效用［2］。

石油天然气行业中有一系列应用领域有望从数字孪生相关技术中受益。资产监控和维护、项目规划和生命周期管理都是数字孪生技术极具发展前景的应用领域。此外，协作和知识共享、钻井、虚拟学习和培训、海洋平台和基础设施相关研究、勘探和地质研究、管道、智能油田和虚拟调试等也都是学术界重点关注的应用领域。

为深入探究石油天然气行业数字孪生技术与业务的深度融合，推进行业数字化转型、智能化发展，以数字孪生为研究对象，分析应用现状和发展趋势对数字孪生技术在油气行业的应用提供了针对性建议，并指出其间可能存在的风险与面临的挑战。

1 数字孪生技术概述

1.1 数字孪生技术概念

近年来，对数字孪生技术的认知仅仅停留在物理世界的三维可视化层面。其作为实现虚实之间双向映射、动态交互、实时连接的关键途径，可将物理实体和系统的属性、结构、状态、性能、功能和行为映射到虚拟世界［3］，形成高保真的动态多维模型［4］，为观察物理世界、认识物理世界、理解物理世界、控制物理世界、改造物理世界提供了一种有效手段［5］。当前数字孪生备受学术界、工业界、金融界、政府部门关注。从不同的角度出发，研究人员对数字孪生的理解存在着不同认识，就石油与天然气行业而言，数字孪生技术更侧重于在产品全生命周期数据管理、数据分析与挖掘、数据集成与融合等方面的价值［6］。

数字孪生生态系统由基础支撑层、数据互动层、模型构建与仿真分析层、共性应用层和行业应用层组成。其中基础支撑层由工业设备、城市建筑设备、交通工具、医疗设备等具体设备组成。数据互动层包括数据采集、数据传输和数据处理等。内容模型构建与仿真分析层包括数据建模、数据仿真和控制。共性应用层包括描述、诊断、预测、决策四个方面。行业应用层则包括智能制造、智慧城市在内的多方面应用，如图1所示。

图1 数字孪生生态系统图

1.2 数字孪生技术现状

目前已有较多成熟的数字孪生技术框架。其中接受度最高的框架包括三个主要组成部分：物理空间、虚拟空间和两大空间之间的联系，如图2所示。物理空间包含物理资产、传感器和执行器，而虚拟空间则包括多物理、多尺度的概率仿真模型，这些模型对数据进行聚合和分析并进行仿真模拟，以确定物理资产的最优控制参数和条件。物理空间和虚拟空间之间的联系确保了数据和启动指令（驱动）在这两个空间之间的无缝交换。

图2 三组件数字孪生体框架图

当前最先进的数字孪生技术通用框架将三组件数字孪生体框架扩展为五组件数字孪生体框架，它包括物理空间、虚拟空间、数字孪生数据融合模块、服务系统以及这四个模块之间的联系交互（图3）。在五组件模型中，物理空间包含物理资产、传感器和执行器，对应着数字孪生生态系统中的基础支撑层和数据互动层，是数字孪生体框架的底层基础，能够实现数据的采集、传输与处理。虚拟空间是对物理对象进行高保真模拟的数字化镜像，对应着数字孪生生态系统中的模型构建层与仿真分析层，建模和仿真是创建和运行数字孪生、确保数字孪生与相应物理实体实现闭环管理的核心技术，包括模型构建和模型仿真等技术［7］服务系统包含可视化服务、产品质量服务、诊断服务、模型校准服务、算法服务、各种数据服务等其他企业软件工具，对应着数字孪生生态系统中的共性应用层与行业应用层。数字孪生数据融合模型是物理空间、虚拟空间和服务系统之间的桥梁。该模块从传感器（即物理空间）、仿真模型（即虚拟空间）和服务系统中收集数据。通过数字孪生数据融合模型对采集到的数据进行融合分析，可生成其他三个模块的驱动指令［8］。

图3 五组件数字孪生体框架图

1.3 数字孪生技术发展趋势

数字孪生的基础概念由20世纪美国国家航空航天局（NASA）首次提出，明确的概念则是由Michael Grieves在2003年首次提出，他指出数字孪生是指充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，反映相对应的实体装备的全生命周期过程［9］。数字孪生在较长时期内主要应用于航空航天等军事领域，2012年，NASA公布了“建模、仿真、信息技术和处理”路线图，数字孪生才首次进入大众视野，并迅速引起了学术界和产业界的极大兴趣，越来越多的企业逐渐开始进行相关布局。作为新兴技术的风向标［10］。

现今，数字孪生技术的发展具有通用化、拟实化、集成化和智能化的方向发展［10］。虽然数字孪生技术目前受限于各行业的信息化和数字化水平参差不齐，通用化平台较少，但随着各行业数字化转型的持续推进，生产过程中积累的数据更加丰富，加之区块链等信息技术和计算机领域软硬件的快速发展，构建更具普适性的拟实化、集成化、智能化数字孪生体是大势所趋。

在石油天然气行业中，数字化转型已经由早期的工程应用和学科集成转向基于云计算、大数据、人工智能和物联网四大技术的交叉融合，通过使用新的数字技术和强化数据计算能力等实现效益增长［11］。虽然目前数字孪生化在油气行业中还属于初级概念阶段，但是由于孪生化能够基于现有的各种基本设备，进行数据的采集、处理和建模及仿真，为用户提供智能应用、精确管理和可靠运维等功能，我们可以推测数字孪生将是石油天然气行业持续数字化转型的一个可靠方式和重要方向。

国外学者Thumeera R等采用系统研究法来进行文献筛选，对数字孪生技术的应用进行了分析研究，他们指出资产完整性监测、项目规划、和生命周期管理是数字孪生技术在石油与天然气工业中的关键应用领域，而网络安全问题、缺乏标准化，以及应用范围和工作重点的不确定性是数字孪生技术在石油与天然气工业中应用时所面临的关键挑战。此外从油气行业数字孪生相关研究的地理分布来看，美国是油气行业数字孪生研究的主要国家，其次是挪威、英国、加拿大、中国、意大利、荷兰、巴西、德国和沙特阿拉伯。

笔者通过记录每篇文章中所提到的应用领域，计算应用领域的总数，并将其作为关键应用的排名指标进行排序。图4总结了全球199篇文章中排名前十的应用领域以及它们的相对流行程度［12］可以看出石油与天然气行业中有一系列应用领域有望从数字孪生相关技术中受益。

图4 全球排名前10的应用领域分类结果图

2 数字孪生技术在油气行业的应用建议

2.1 动态监测油气资产，控制风险延长运行寿命

（1）资产性能管理

数字孪生系统从油气资产中采集数据，并对这些数据进行实时（或近实时）分析，从而获得关于这些数据资产的深刻认识。具体包括产量、系统瓶颈、操作条件、故障、优化生产的控制参数、资产的结构完整性水平、潜在的故障模式和故障发生率，以及近期维修和更换的要求。此外，数字孪生系统还提供了可视化风险和资产关键性能指标的单一接口。运营商可以利用数据资产认知和指标来优化生产，优化维修和更换计划，并执行“假设”模拟场景来提高产量，同时减少停机时间。此外，对于存在潜在结构完整性问题的资产，可以对“假设”场景进行评估，以确定降级操作条件。例如，操作人员可以对数字孪生系统进行“假设”模拟，以确定压力容器内壁变薄时的额定运行条件。基于数字孪生技术的应用，生产作业可以一直持续到下一个非高峰周期或周转周期，但不会增加HSE（健康、安全、环保）风险。通过找到一个最佳的维修和维护计划，并有选择地推迟维修和更换时间，避免了计划外的人工干预和频繁的关闭和重启资产，从而延长了资产的运行寿命。除了管理现有资产性能所带来的好处之外，通过数字孪生系统所得到的数据资产认知还可以存储在知识管理系统中，在未来用于更好地开发新项目。

（2）资产风险评估

数字孪生系统通过应用机器学习、深度学习和人工智能算法来检测和纠正资产故障。数字孪生系统会持续监测与数字孪生系统相连的每个物理资产的适用性，以识别潜在故障，从而避免事故。当工程团队开发了一个新的操作程序来提高产量时，这个新程序可以在数字孪生系统上进行评估，以检查安装在生产设施中的任何设备是否会对员工、设施或环境构成威胁。一旦在数字孪生系统上验证了其操作安全性，新的控制参数就可以应用到实物资产上。这减少了与设备控制参数更新相关的HSE（健康、安全、环保）风险。通常情况下，一个特定的生产或钻井设施会产生大量数据，作业人员无法评估该资产是否符合HSE（健康、安全、环保）标准和相关法规。数字孪生系统的大数据分析能力可以通过监控资产并向包括监管机构在内的相关责任方发出警告的方式来解决这一限制。数字孪生技术还可以用于开发一种程序，使资产恢复到符合HSE（健康、安全、环保）和其他监管要求的水平［13］。

2.2 缩短规划时间，助力提质增效

（1）避免错误传达和信息浪费

传统的供应链跟踪和项目文档存在错误传达和信息浪费的可能。例如，在油气生产平台的设计阶段，如果工程团队更新了阀门尺寸，并将此信息告知阀门制造商，但忘记通知管道部门，那么管道部门就会继续根据原始阀门尺寸来生产或购买阀门。因此，在施工团队将推迟工作，同时为新阀门采购正确尺寸的阀门。若将此类更新以数字的形式输入到数字孪生系统中，即可避免此类错误。数字孪生系统通常采取两种形式来更新信息：1）通过电子邮件或短信发送给相关各方；2）在数字孪生系统中设计可视化告警，直到相关各方确认接收到该更新。

除了错误传达，传统的项目管理和文件编制方法也会导致在各阶段传递过渡所产生的数据和信息被错误放置。这是多个油田服务公司（或同一公司的多个团队）在不同开发阶段开展工作导致的。如果所有的开发活动都被嵌入到数字孪生系统中，那么在不同开发阶段过渡时就能避免数据丢失。数字孪生系统的这类功能通过消除重复性工作，为节约成本创造了机会，从而加快了项目进度。

（2）缩短设计规划时间

一般来说，每个油气设施，特别是海上生产设施，根据其油藏特征和油田位置的不同，都有其独特的设计。这需要工程团队从头开始设计平台，但因此也增加了油田开发运营的时间。随着数字化技术的不断发展，领先的油田服务公司利用数字孪生技术来加速设计和施工过程。这些公司将数字孪生技术和自由项目相结合，为新项目构建起初始虚拟设施。在这个虚拟设施平台上运行一系列模拟试验，以确定最佳设计方案。之后，工程设计数据随后被添加到虚拟设施中。不同团队/供应商交付的组件通过数字孪生系统的协作接口进行验证和核准。采用这种设计方法，可大大缩短生产设施的设计和施工时间。例如，基于虚拟模型的方法，支撑固定海上平台甲板和上部甲板的钢构框架（导管架）的设计周期从9个月缩短到了3-4个月［14］。

一旦设计工作和设备建造工作完成，随之而来的便是调试工作。这是一个非常耗时的过程，并伴随着一些HSE风险。基于高保真的数字孪生系统，生产设施便可以进行预先调整，并对控制回路进行验证，以得到正确的操作方式。这可以大大减少调试时间，从而降低HSE风险。相关资料调查结果也表明，虚拟设施的使用在生产设施的设计、建造和操作中特别有用。

通过使用数字孪生技术，运营商可以基于现有资产开发未来的作业场景，也可以规划新资产未来的发展前景。通过运行一系列“假设”模拟的方式来确定最佳的作业/开发场景。在更新控制参数或开发新资产（并随后提高产能）时，通过应用数字孪生技术可以减少非生产时间。

（3）工艺自动化效率提升

由于数字孪生系统与物理资产相连，因此它能够获得来自传感器的数据，并能够对这些数据进行处理，从而产生与实际操作相关的深刻见解。此外，它还可以用于油气钻井、生产或处理设施的自动化操作。通过实时监测和分析，数字孪生系统可以为附加在设备上的执行器生成最优的控制指令。由于大多数发生在油气设施的事故都存在一些人为失误的因素，在自动化技术的帮助下，施工人员有望远离危险和偏远的工作地点。这间接地提高了设备的安全性，并降低了事故发生率。此外，自动化工艺流程还可以提高作业的一致性，从而实现全天候的连续作业。

现有的油气资产通常具备数据采集能力。尽管如此，仍需要对采集到的数据进行审查、清洗和评估，以确定当前和未来的操作条件，从而确保资产的可靠性、合规性，并处理其安全和关键生产问题。这是一项劳动密集型的工作，数字孪生技术可以实现数据采集、分析和生成深刻认识的自动化。

2.3 人才虚拟培训，减少运行事故

（1）虚拟培训

油气设施的安全、可持续运行通常取决于员工的培训水平和工作经验。从全球来看，石油与天然气公司正面临着“大规模人员变动（Big-crew change）”的挑战。未来，超过50%的有经验的员工将面临退休，这将导致整个行业的技能和人才短缺。由于文化、人口和技术方面的挑战，这些退休的专业人士所拥有的知识可能无法有效地传递给下一代。因此，需要有效的培训计划来引导新员工进入石油与天然气行业。数字孪生即使结合拓展现实技术（包括VR、AR和MR），能构建一个虚拟平台，用于培训新员工在油气设施内引导、操作设备、对系统进行监控和检查，并与正在进行的生产作业进行交互。该培训使新员工充分了解油气设施，并确保他们了解操作程序。这样的虚拟培训可以帮助减少在培训新员工使用运营实体资产时可能发生的中断或事故的数量。

（2）应急响应训练

定期的安全培训，如消防演习和紧急疏散培训，在石油与天然气行业是强制性的。在此类培训期间，设备可能需要停机，操作可能需要暂停，导致工厂产能的下降。此外，海上设施的紧急疏散培训不仅费用高昂，还可能给船上人员带来不必要的风险。一些应急响应计划，如纽芬兰近海的ICE管理计划，可能会要求浮式生产作业暂停生产、断开连接、开船远航、返航、重新连接、并评估是否适合提供服务，然后再重新启动。对海上工作人员进行此类应急响应培训，会增加设备的停机时间，并且关闭、断开、重新连接和重启活动会缩短设备寿命。这些限制因素可以通过数字孪生系统培训模块来减少或消除。

2.4 增强系统决策，构建虚拟实验室

石油与天然气行业是一个资本密集型行业，实现生产设施正常运行时间的最大化非常重要。因此，及时做出正确的决策对于减少停机时间和HSE（健康、安全、环保）风险、最大化产量和收益而言是至关重要的。当油田资产遇到紧急情况时，多个专家可能会对该情况进行审查和讨论，并共同开发出一个解决方案。当专家不在同一地点或靠近该设施，那么他们之间的合作是具有挑战性的。传统的基于电话会议的方法可能效果欠佳。然而，数字孪生系统可以增强协作，全球各地的专家可以协同作业，并能按需访问来自数字孪生系统的关键数据和重要信息。此外，基于数字孪生技术还能建立虚拟控制室，以便专家们集体讨论、模拟和制定紧急情况的最佳解决方案。通过有效的物理和网络安全方案及可靠的通信机制，数字孪生技术可用于构建虚拟控制室，以解决海上和其他偏远地区员工的4-D障碍（危险、肮脏、距离和枯燥）［15］的问题。

3 数字孪生技术潜在风险与挑战

3.1 数据亟需标准化及信息共享

虽然数据是数字孪生系统的支柱，但现有的现场数据通常不遵循通用的数据标准。数据可以是非结构化的（例如，可移植的文档格式），半结构化的（例如，运营商完整性管理程序的日志文件），或结构化的（例如，逗号分隔文件，excel电子表格）。不同供应商的数据集成平台也采用不同的标准和方法。此外，由于现有数据通常不会链接到公共数据库，并且经常存储在不同的位置，因此这使得将实时数据集成到单个数据分析模块具有一定的挑战性。因此，需要构建中间解释器将私有数据源和开放数据源的数据转换为数字孪生系统内部可以识别的标准格式。

数字孪生系统所生成的数据可以用于未来新资产设计、已有资产改良以及开发先进的数据科学算法。无论“数据是不是新的石油资源”，但随着石油与天然气行业数字化进程的不断推进，数据将越来越发挥出关键作用。通用电气和西门子等技术巨头正在为石油与天然气行业开发数字孪生系统，而油气服务供应商和运营商也在使用这些产品。明确数据所有权是至关重要的一环。保护知识产权（IP）、实现安全访问、责任合理分配以及在共享数据时为利益相关者定义访问级别都非常重要。尽管数据共享可以为整个供应链和生态系统带来巨大的优势，但仍需全面考虑目前的法规、政策和油气公司的思维方式对数据共享的影响。例如，限制数据共享的原因可能是由于技术公司、服务公司和运营公司之间的竞争，或者是基于对网络安全的担忧［16］。

3.2 专家经验需要有效解锁

对于石油与天然气行业来说，数据采集和数值模拟并不是新的概念。通常情况下，数据和模拟结果都由专家进行分析，并将这些数据转换为经验认知。通过此类分析所积累的技能包括与油田数据解释、测量异常识别及其根本原因相关的知识。专家知道解决异常问题的解决方案及支撑这些解决方案的物理和经验概念。但通常情况下，这些知识要么被员工牢牢地记在脑子里，要么存储在复杂的企业数据管理系统中。多年累积的经验知识和专业技能对于实现准确、有效的数字孪生系统而言是至关重要的。但复用这些知识和解决方案来改进数字孪生系统的功能是非常具有挑战性的。

3.3 模型准确性和有效性有待加强

数字孪生系统中集成了多个模型，其中一些是基于物理原理构建的，另一些则来自机器学习方法的经验推导。对这些模型进行反复调参，是数字孪生技术准确地复现实物资产的特性对的基础。模型调优是一项极具挑战性的任务，没有固定的调优规则或有效的调优程序。当对这些模型进行调整时，程序员试图以最小化模型输出和实物资产输出之间的差异作为评估的标准。然而，这种差异可能来自于传感器故障、数据的不确定性、不正确的模型参数、模型中的错误、缺少关键模型组件或物理资产故障。尽管模型调优至今仍是一项挑战，但为了从数字孪生系统中获益，数字孪生系统必须精确复制物理资产的特性。否则，通过数字孪生系统所得出的结论将毫无意义。

3.4 成本收益仍存在风险

油气设备的数字孪生系统开发从初步现场调研起，先后经历了勘探、评估、开发、作业和弃井阶段。数字孪生系统若用于新项目，软件工具、硬件基础设施、传感器和资产生命周期数据（例如测量、模拟、模型、资产状态、异常、纠正措施、最佳操作参数）就需要在整个资产生命周期内及资产退役后进行维护。因此，在考虑是否采用数字孪生系统时，要考虑维护最新和完整的数字孪生系统的成本和效益。

业内领先的油气运营商、服务公司和供应商都在大力投资新的数字技术。这些数字技术并没有成为提高收入和降低HSE（健康、安全、环保）风险的颠覆性力量，仅是对当前石油与天然气行业供应链的技术和运营能力进行了微小的改进。如果这种改进是循序渐进的，那企业就不能完全享受到数字化所带来的好处。这个问题也同样适用于在石油与天然气行业采用数字孪生技术场景。如果没有适当的计划，数字孪生技术只会增加边际效益，甚至在某些情况下不会带来任何效益［17］。

3.5 网络安全性存在挑战

数字孪生系统创建了一个联网的物理连接环境，以对资产性能进行实时评估，并为资产生成控制指令和操作策略。但联网资产比较容易受到网络攻击，能源行业便是第二大最容易遭受网络攻击的行业之一。2016年统计数据显示，约75%的美国油气公司都经历了至少一次网络安全相关事件。由于篡改传感器或控制参数可能会导致灾难性的故障，在油气田生命周期的不同阶段，网络攻击的严重程度和易受网络攻击的程度是不同的。开发钻井和生产阶段极易受到网络攻击。考虑到数字孪生系统的脆弱性和网络攻击的严重性，油气公司需要更加关注网络威胁的潜在风险。因此，这就需要制定出先进的网络安全协议，以保护物理和虚拟设施免受网络攻击。

4 结束语

当前，国内外知名的油气企业Total、BP、Equinor、Shell和中国石油、中国石化、中国海油等企业已经各自开发和部署了数字孪生系统，并在项目规划和生命周期管理、资产监控和维护、钻井优化及监测、管道设施、协作和知识共享等业务场景下积极探索和开展试点，加快推进数字化转型的步伐。此外，越来越多的油气企业纷纷开始重视投资创新及数字化智能化转型。随着技术革新和管理升级，数字孪生技术在油气行业的应用场景逐渐趋于规范完善，潜在风险得到可靠有效地解决，应用成本进一步降低，未来数字孪生技术在油气行业必将有更广泛和深入的应用，发挥出重大作用。