在油田開發(fā)向深層、非常規(guī)儲層邁進的過程中，井筒完整性失效導致的井控事故年均增長15%，單井修復成本超2000萬元，且傳統(tǒng)監(jiān)測手段因數(shù)據(jù)孤島、分析滯后等問題，難以支撐“安全-效益”雙目標?；诙嘣磾?shù)據(jù)融合的井筒可視化智能監(jiān)測系統(tǒng)，通過整合地質(zhì)、工程、生產(chǎn)、環(huán)境四大類數(shù)據(jù)，結合數(shù)字孿生與AI技術，實現(xiàn)井筒狀態(tài)實時映射、風險動態(tài)預警與決策智能輔助，技術驗證表明可將井控事故響應時間縮短70%，單井全生命周期運維成本降低18%。
多源數(shù)據(jù)融合架構設計
系統(tǒng)采用“端-邊-云”三級架構，構建數(shù)據(jù)驅(qū)動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
井筒本體數(shù)據(jù)：部署分布式光纖傳感（DTS/DAS）、微機電（MEMS）傳感器陣列，實時采集溫度、壓力、振動、應變等12類參數(shù)，采樣頻率達1kHz。
地質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)：通過井下隨鉆測井（LWD）、井周聲波成像，獲取地層巖性、孔隙壓力、地應力等動態(tài)參數(shù)，分辨率達0.1m。
生產(chǎn)動態(tài)數(shù)據(jù)：接入井口流量計、電潛泵控制器等設備數(shù)據(jù)，同步解析產(chǎn)液量、含水率、泵效等生產(chǎn)指標。
環(huán)境載荷數(shù)據(jù)：集成臺風路徑預測、地震波監(jiān)測、海流速傳感器數(shù)據(jù)，量化極端工況對井筒的載荷沖擊。
邊緣計算層：數(shù)據(jù)清洗與特征提取在井場部署邊緣計算網(wǎng)關，實現(xiàn)三大功能：
多源數(shù)據(jù)對齊：基于時間戳與空間坐標，將光纖信號、測井曲線、生產(chǎn)報表等異構數(shù)據(jù)統(tǒng)一至同一時空基準。
特征工程處理：提取溫度梯度突變點、壓力波動頻譜、應變能密度等200+項特征參數(shù)，數(shù)據(jù)壓縮率達95%。
輕量化AI推理：部署TensorRT加速的YOLOv8模型，實時識別套管接箍腐蝕、水泥環(huán)脫粘等缺陷，檢測準確率92%。
云端融合層：數(shù)字孿生與智能決策構建井筒數(shù)字孿生體，實現(xiàn)三維度融合：
幾何-物理融合：基于激光點云掃描與有限元建模，生成含10萬+網(wǎng)格單元的井筒三維模型，動態(tài)映射應力場、滲流場分布。
靜態(tài)-動態(tài)融合：將地質(zhì)模型（如巖性、斷層）與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)（如壓力、溫度）進行時空耦合，預測裂縫擴展路徑。
歷史-實時融合：通過LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡學習30年井史數(shù)據(jù)，建立“工況-失效”概率圖譜，實現(xiàn)風險量化評估。
核心技術突破與應用場景
跨模態(tài)數(shù)據(jù)對齊與關聯(lián)分析開發(fā)基于時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡（ST-GNN）的融合算法，解決光纖信號與地質(zhì)參數(shù)的語義鴻溝。例如，在南海某平臺井，通過關聯(lián)DTS溫度異常與隨鉆測井巖性數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某分支井眼在泥巖段存在嚴重漏失，及時調(diào)整鉆井液密度，避免井涌事故。
動態(tài)風險預警與決策支持
風險分級預警：建立“壓力-溫度-形變”三維度預警閾值庫，將風險劃分為藍、黃、橙、紅四級。在長慶油田某致密氣井，系統(tǒng)提前48小時預警套管外擠壓力超限，指導壓井液密度優(yōu)化，避免井筒坍塌。
智能決策引擎：集成專家規(guī)則與強化學習算法，生成封井、壓井、修井等6類應急方案。例如，在塔里木盆地某超深井，系統(tǒng)根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，自動推薦“壓井液密度+1.2g/cm3、節(jié)流閥開度-15%”的組合策略，使井控時間從傳統(tǒng)方案的8小時縮短至2.4小時。
全生命周期健康檔案建立“一井一檔”數(shù)據(jù)庫，涵蓋設計參數(shù)、施工日志、監(jiān)測數(shù)據(jù)、維修記錄等200+字段。通過自然語言處理（NLP）解析非結構化文本（如地質(zhì)報告、作業(yè)總結），自動提取關鍵信息，支撐井筒壽命預測與退役決策。
系統(tǒng)將向三大方向深化：
邊緣智能升級：研發(fā)井下自主決策芯片，實現(xiàn)“感知-分析-執(zhí)行”全流程毫秒級閉環(huán)；
多井協(xié)同優(yōu)化：構建井場級數(shù)字孿生網(wǎng)絡，通過多井數(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)測模塊，量化井筒全生命周期碳成本，支撐油田低碳轉型決策。
在這場技術革新的浪潮中，捷瑞數(shù)字及其自主研發(fā)的伏鋰碼云平臺發(fā)揮著舉足輕重的作用。伏鋰碼云平臺通過多源數(shù)據(jù)融合與智能技術的深度耦合，井筒監(jiān)測系統(tǒng)正從“被動響應”向“主動預防”躍遷，為非常規(guī)油氣安全高效開發(fā)提供核心支撐。
