[发明专利]一种基于数字孪生的连续油管疲劳寿命预警方法

说明书

本发明涉及一种预警方法，具体涉及一种基于数字孪生的连续油管疲劳寿命预警方法。该预警方法包括如下步骤：依次构建几何模型、物理模型、仿真模型、数据模型，集成上述模型构建数字孪生虚拟模型，通过数值孪生虚拟模型对连续管疲劳寿命实时预测。该预警方法有效弥补现有方法未能综合考虑多种影响因素的不足，将数字孪生技术引入到连续管作业过程的疲劳寿命预测及安全预警中，结合数字孪生技术实现连续管物理实体与数字孪生虚拟模型之间的信息交互和虚拟监控，实时分析连续管作业过程的安全性，避免作业事故的发生；解决了现有方法无法模拟实际工况、存在较大误差或准确性欠佳的问题。

技术领域

本发明涉及一种预警方法，具体涉及一种基于数字孪生的连续油管疲劳寿命预警方法。

背景技术

连续管是一种具有高强度、高韧性特点的管材，长度一般达到几千米，因其具有灵活快捷、安全可靠和作业高效的优点而被广泛应用于油气田钻井、完井、测井、修井及增产作业中。与传统钻完井作业相比，连续管使用过程中不需要上卸扣，极大缩减作业周期、减轻劳动力以及降低成本，在油气生产领域，特别是非常规油气勘探开发过程中得到了广泛应用，因而被誉为“万能作业机”。

虽然连续管具有较多优点，然而，每进行一次井下作业，连续油管都要经历6次以上的弯-直塑性变形，对其使用寿命造成了很大的折减损伤。随着油气田开发技术的进步以及作业范围的扩大，连续管的作业环境愈发恶劣，而疲劳寿命是制约连续管使用的关键因素之一，另外，生产过程中连续管不可避免地会产生各种缺陷，而这会进一步缩减连续管使用寿命。

连续管作业过程承受复杂载荷，同时在恶劣的作业环境下其使用寿命的预测较为困难。现有连续管疲劳寿命的预测方法主要有以下几种：（1）采用连续管低周疲劳试验机，模拟连续管的弯-直过程；（2）根据经验公式计算连续管的疲劳寿命；（3）采用有限元方法模拟连续管的实际作业过程。以上3种方法均具有一定的局限性：方法一虽然能够比较快速准确的预测连续管的实际寿命，但存在成本高、无法模拟实际工况；方法二经验公式只适用于某一特定条件，适用性较窄，连续管不在该特定条件下使用时容易造成预测寿命与实际寿命有较大的误差；方法三虽然能够模拟连续管作业的实际工况并预测其疲劳寿命，但是有限元计算考虑到多种影响，而井下工况复杂，其中一个参数未设置时，都会对结果造成影响，导致结果的准确性需要进一步论证。因此有必要发明一种预警方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种能模拟实际工况，且能有效减小误差、提高准确性，以解决现有方法无法模拟实际工况、存在较大误差或准确性欠佳问题的基于数字孪生的连续油管疲劳寿命预警方法。

本发明的技术方案是：

一种基于数字孪生的连续油管疲劳寿命预警方法，其特征在于：包括如下步骤：

1）、构建几何模型：建立全要素物理实体的三维模型，定义物理实体的形状、尺寸以及位置关系；

2）、构建物理模型：建立连续管物理实体的物理模型，定义连续管物理实体的运动规则路径、材料参数；

3）、构建仿真模型：结合几何模型和物理模型构建可视化的仿真模型，实现全要素物理实体的孪生模型的对象可视化、结构可视化以及过程可视化；

4）、验证仿真模型：对全要素物理实体与仿真模型进行可靠性验证，确保仿真模型的准确性；

5）、构建数据模型：建立可计算的数据模型，通过多源数据融合，驱动与物理实体进行信息交互和数据同步，实现物理空间与数字空间的信息流、控制流、数据流和决策流的交互与优化；

6）、构建数字孪生虚拟模型：将连续管物理实体模型进行1：1映射于数字孪生空间，通过数据模型采集实时数据，进而将数据上传至数字孪生模型，对实时数据进行全面分析；

7）、连续管疲劳寿命实时预测：通过实时数据的采集、分析，结合历史数据进行验证，确保数字孪生虚拟模型的可靠性，整合实时数据及仿真数据，对连续管实时运行状况进行监控；根据连续管物理实体的输入参数与疲劳寿命的关系，采用机器学习算法对连续管的疲劳寿命进行预测，实现对连续管作业过程的实时监控与预警。