تعتمد طرق البحث التقليدية لمكامن النفط والغاز عادةً على التعاون بين مجالات التخصص المختلفة، ويتم تنفيذ البحث والتطوير من خلال نهج التتابع. ومع ذلك، فإن هذا النموذج يصعب تحقيق التعاون الفعال بين المراحل المختلفة، وهناك حدود في تحسين الكفاءة الإجمالية. لحل هذه المشكلة، قدم البحث نظامًا ذكيًا لتوأمة رقمية للمكمن، يدمج التكيف مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي، معالجة البيانات الأولية، تطبيقات تحليل البيانات وتحديث النماذج التنبؤية تلقائيًا، بهدف إنشاء منصة شاملة تضم التعاون متعدد التخصصات، الاستخدام الفعال للبيانات والتنبؤ الديناميكي الأمثل. ويظهر البحث أن النظام يعتمد خطة معالجة بيانات شاملة تجمع بين معالجة القيم الشاذة، تعبئة القيم المفقودة، تحويل البيانات، التحليل الإحصائي وتقييم الجودة لضمان دقة وموثوقية البيانات. من خلال تغليف خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل الغابات العشوائية وتعزيز التدرج، يمكن للنظام بناء نموذج انحدار مثالي بين المعلمات المختلفة وإنتاجية المكمن، مع التركيز على حل ثلاثة مشكلات رئيسية: تحليل الإنتاج، تحليل التكسير وتنبؤ "النقاط الحلوة". مما يرفع من دقة التنبؤ بالإنتاج، تحسين معلمات عمليات التكسير، والتعرف الفعّال على مناطق "النقاط الحلوة". بالإضافة إلى ذلك، يعتمد النظام محرك النمذجة التلقائي لتحديث نماذج التركيب والمراحل والخصائص ديناميكيًا، ويجمع بين محرك المحاكاة للتفاعل، التتبع والتنبؤ في الوقت الفعلي، مما يضمن تأقلم ودقة النماذج مع عملية تطوير المكمن. باستخدام تقنية التوأمة الرقمية، يقوم النظام ببناء نموذج افتراضي في الفضاء الافتراضي يتطابق مع الكيان الحقيقي للمكمن، مما يحقق تحليلًا وإدارة تنبؤ وتحسين دورة حياة المكمن بالكامل. وتوفر نتائج البحث دعمًا نظريًا قويًا وضمانًا تقنيًا لدفع إدارتهم نحو الذكاء، الدقة والكفاءة.

المكمن; الاستكشاف والتطوير; الذكاء الاصطناعي; التوأمة الرقمية; منصة شاملة