تحليل من منظور الصعوبات التقنية:
بناء البنية التحتية: يحتوي التحكم في المنصات الخارجية على هياكل فولاذية كثيفة ومعقدة ، والتي لها تأثير على الإشارات اللاسلكية. في معظم الحالات ، لا يمكن تحديد اتصال الشبكة إلا بالوسائل السلكية ، وهناك مشاكل مثل عزل النظام وعدم إمكانية الوصول إلى البيانات. كما أن متطلبات البيانات المهنية وجمع بيانات الأدوات الجديدة ونقلها ليست مضمونة أيضًا. الاستشعار الذكي: لا يزال الحفر الذكي في مهده من حيث الحصول على البيانات والمعدات والخوارزميات ولم يشكل بعد حلقة مغلقة. على سبيل المثال ، لا يمكن الحصول على الموقف الفعلي في أسفل البئر بدقة من معلمات هندسة الحفر ؛ تواجه Wellbores الذكية العديد من المشكلات في مراقبة بيانات الخزان ، والتحكم في أدوات Wellbore ، وما إلى ذلك ، مثل عدم وجود طرق مراقبة وتقييم موحدة.
استجابة لهذه الصعوبات ، تم إجراء البحوث حول التقنيات الرئيسية للاستشعار الذكي في الحفر في الخارج والانتهاء:
استشعار التكوين: استخدام تقنيات القياس والتفسير ، وزيادة المعلومات المتعددة المصدر لتحديد بدقة علم الأحياء في التكوين المغطى والهياكل الخاصة. على سبيل المثال ، من خلال تعزيز الانحناء وسمات التوتر بنية التدرج ، يتم تحقيق تحديد دقيق للهياكل الخاصة مثل طيات المقياس الصغيرة ، مما يوفر أساسًا دقيقًا لحفر تحسين هندسة الحفر ؛ بمساعدة تقنية تحليل الانصهار الزلزالية في الحدود العليا للخزانات التي تضغط على الضغط ، يتم تحديد طبقات الانعكاس الرئيسية بدقة أثناء عملية الحفر. استشعار الأدوات: من خلال مراقبة الوقت الحقيقية أثناء الحفر ، إلى جانب أدوات قياس الوقت الحقيقية للوقت لمعلمات هندسة قاع البصير ، وما إلى ذلك ، يتم تحقيق النقل الزمني الحقيقي للوقت - معلمات الهندسة القريبة ، ويتم دمج رابط نقل البيانات الدنيوي ، وبالتالي تحقيق الاستشعار العلمي لأدوات البطن وحالات البئر ؛ باستخدام FeMtoSecond Laser Micromachining وغيرها من التقنيات لاختراق تقنية اندماج المستشعر متعددة المعلمة والمعلمة متعددة الوظائف ، وتحسين قدرة شبكة المستشعر ، وحل مشكلة دقة المراقبة المنخفضة في أقسام أفقية طويلة في البحر. استشعار السوائل: يغطي الكشف التلقائي عن السوائل ، والتحسين ، والتحكم في الأسمنت الذكي ، وما إلى ذلك. قم بتطوير نظام مراقبة أداء السوائل على الخط ونظام مراقبة الأداء الأسمنت على الخطوط التلقائية وتكامل الوظيفة للمعلمات المتعددة. استشعار المعدات: من خلال الاستشعار الشامل على بيانات معدات الموقع وأنظمة الحفر ، وتطوير تقنية مكافحة ذكية متكاملة لمعدات الحفر وعمليات الحفر ، وتحسين مستوى التشغيل الذكي ومستوى الإدارة لمعدات الحفر ، وإنشاء نظام مراقبة ذكي في الخارج على الإنترنت لتحقيق وظائف مثل المشاهدة المستقرة في الموقع الحقيقي والوقت على الأرض.
فيما يتعلق بالتطبيق الميداني ، قامت CNOOC ببناء نظام مراقبة ذكي للحفر في الخارج يعتمد على الإنترنت الصناعي - نظام السماء - العين لاستشعار المعدات. لقد حقق هذا النظام نتائج ملحوظة في التطبيق الميداني لحفارات الحفر المعيارية المتعددة. لقد أصبح أداة مساعدة مهمة لـ ON - إدارة السلامة في الموقع. عندما كان تجريبيًا عميقًا - تم تطبيقه على منصة في بحر الصين الجنوبي الشرقي في عام 2023 ، حددت بشكل تراكمي 136 مشكلة في الانتهاك الرئيسي ، مما أدى إلى - المشرفين على السلامة في الموقع لإصدار 12 بطاقة توقف ، ولم تحدث أي حوادث للسلامة طوال العملية. فيما يتعلق ببناء طبقة الموارد ، يتم تبسيط إجراءات بناء الوصول ، ويتم تعزيز قدرة الصيانة عن بُعد للمعدات ، ويتم حفظ عبء العمل على 45 شخصًا - يتم حفظ الموظفين للذهاب إلى البحر للصيانة ؛ يضمن بناء طبقة اتصال البيانات مجهود مزايا البيانات المتعددة ومزايا التآزر ويدرك تطبيقات المراقبة في جوانب متعددة. على سبيل المثال ، يتم تحقيق رسم المنحنى التلقائي من خلال ربط بيانات تسجيل الطين وبيانات السجل المسجلة في تنسيق نقل WITS ، وتشكل وظيفة تشغيل ربط الفيديو الإنذار أيضًا القصور التقني.
بشكل عام ، حقق البحث في التقنيات الرئيسية للاستشعار الذكي في الحفر والإكمال في الخارج وتطبيقًا ميدانيًا نتائج مهمة ، مما يوفر دعمًا فنيًا قويًا لتعزيز التحول الرقمي والتطور الذكي لمجالات النفط والغاز في الخارج ، ومن المتوقع أن يلعب دورًا أكبر في تطوير النفط والغاز في المستقبل.