在海洋石油勘探開發(fā)領域，鉆采工程的高效與安全至關重要，其核心環(huán)節(jié)涉及復雜的井下工具操作與鉆井液（流體）狀態(tài)的實時交互。傳統(tǒng)方法往往依賴于經(jīng)驗模型和離線分析，難以應對井下動態(tài)多變的環(huán)境。為此，海油發(fā)展鉆采品類部下屬的工程技術公司，前瞻性地啟動了“基于強化學習的智能工具流體狀態(tài)耦合微服務”研發(fā)項目，并于2025年初完成了關鍵的有效性測試，標志著鉆采工程技術服務向智能化、實時化邁出了堅實一步。
項目背景與核心挑戰(zhàn)
海洋鉆采環(huán)境復雜，井下工具（如旋轉導向工具、隨鉆測量工具等）的工作狀態(tài)與鉆井液的性能、流動狀態(tài)緊密耦合。鉆井液的密度、粘度、流速、含砂量等參數(shù)直接影響工具的扭矩、摩阻、振動乃至壽命，反之，工具的動作也會擾動流場，影響水力參數(shù)與攜巖效率。傳統(tǒng)上，工程師依賴歷史數(shù)據(jù)和物理模型進行預測與控制，但在實鉆過程中，地層不確定性、工具磨損等動態(tài)因素使得預設模型常常失準，導致決策滯后，甚至引發(fā)井下復雜情況。
技術創(chuàng)新：強化學習與微服務架構的融合
本項目創(chuàng)新性地將強化學習（Reinforcement Learning, RL） 這一人工智能前沿技術與微服務架構相結合，旨在構建一個自適應、自學習的智能決策系統(tǒng)。
- 強化學習智能體：系統(tǒng)核心是一個經(jīng)過訓練的RL智能體。它通過持續(xù)與環(huán)境（即井下工具與流體耦合的實時數(shù)據(jù)流）交互，學習最優(yōu)控制策略。智能體的“狀態(tài)”空間包括工具的工作參數(shù)（轉速、壓力、溫度等）和流體的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)；“動作”空間則對應可調節(jié)的工具操作指令或流體性能調節(jié)建議；“獎勵”函數(shù)則精心設計，以最大化鉆進效率、最小化工具磨損和避免井下風險（如井漏、卡鉆）為目標。
- 流體-狀態(tài)耦合模型：項目開發(fā)了高保真的數(shù)字孿生模型，作為RL智能體訓練和測試的仿真環(huán)境。該模型深度融合了流體力學與多體動力學，能夠精確模擬工具與鉆井液之間的相互作用，為智能體提供了逼近真實的高質量學習數(shù)據(jù)。
- 微服務化部署：整個系統(tǒng)采用微服務架構進行開發(fā)與部署。將數(shù)據(jù)采集、模型推理、策略優(yōu)化、結果可視化等功能拆分為獨立的、松耦合的服務。這種架構優(yōu)勢顯著：
- 高可用與可擴展性：單個服務故障不影響整體，且可根據(jù)計算負載動態(tài)伸縮。
- 敏捷開發(fā)與集成：便于團隊并行開發(fā)，并能靈活地與現(xiàn)有鉆井平臺數(shù)據(jù)系統(tǒng)（如實時數(shù)據(jù)中心）集成。
- 持續(xù)迭代：RL模型可以作為一個獨立的微服務持續(xù)在線學習與更新，適應新的作業(yè)環(huán)境和工具類型。
2025年初有效性測試成果
在2025年1月3日完成的關鍵測試中，該智能微服務系統(tǒng)在模擬環(huán)境和歷史數(shù)據(jù)回測中展現(xiàn)了卓越的性能：
- 自適應控制：在面對模擬的“突發(fā)性井壁失穩(wěn)”或“鉆井液性能突變”等場景時，系統(tǒng)能在秒級時間內(nèi)自動調整工具操作參數(shù)，提出流體調控方案，將風險指標迅速壓制在安全閾值內(nèi)，遠超傳統(tǒng)閾值報警后人工干預的速度。
- 效率優(yōu)化：在保證安全的前提下，系統(tǒng)通過學習找到了比傳統(tǒng)經(jīng)驗方案更優(yōu)的“工具-流體”協(xié)同工作點，在模擬中平均提高機械鉆速約8-15%，同時預測的工具關鍵部件磨損趨勢與實際高度吻合。
- 系統(tǒng)穩(wěn)定性：微服務架構在連續(xù)72小時的高頻數(shù)據(jù)流壓力測試下表現(xiàn)穩(wěn)定，各服務間通信延遲低，滿足現(xiàn)場實時性要求。
對鉆采工程技術服務的深遠意義
此項技術的成功開發(fā)與測試，不僅是單一的技術突破，更是對鉆采工程技術服務模式的革新：
- 從經(jīng)驗驅動到數(shù)據(jù)智能驅動：將工程師從繁復的實時監(jiān)控和應急決策中部分解放出來，轉向更高級的監(jiān)督優(yōu)化和戰(zhàn)略規(guī)劃。
- 實現(xiàn)前瞻性運維：系統(tǒng)能夠預測工具潛在故障和流體風險，推動運維模式從事后維修向預測性維護轉變。
- 提升作業(yè)安全與經(jīng)濟效益：通過實時智能耦合控制，顯著降低井下復雜情況發(fā)生率，延長工具壽命，提高鉆井效率，從而帶來可觀的安全與經(jīng)濟效益。
- 打造標準化服務產(chǎn)品：該微服務可被封裝為標準化、可復用的智能模塊，未來可便捷地部署于不同的鉆井平臺或作業(yè)項目，快速提升海油發(fā)展整體鉆采技術服務的智能化水平。
展望未來
基于強化學習的智能工具流體狀態(tài)耦合微服務，已展現(xiàn)出成為下一代智能鉆采系統(tǒng)“大腦”的潛力。海油發(fā)展鉆采品類部工程技術公司計劃在取得室內(nèi)測試成功的基礎上，推進現(xiàn)場先導性試驗，在真實作業(yè)環(huán)境中進一步打磨和驗證系統(tǒng)。結合更豐富的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、更強大的算力以及多智能體協(xié)同學習，這一技術有望實現(xiàn)全井筒、全流程的智能自主優(yōu)化，為保障國家能源安全、推動海洋石油工業(yè)高質量發(fā)展貢獻核心科技力量。
