Traditionelle Methoden zur Untersuchung von Erdöl- und Erdgaslagerstätten basieren normalerweise auf der Kooperation zwischen verschiedenen Fachbereichen und folgen einem sequentiellen Ansatz in der Forschung und Entwicklung. Dieses Modell erschwert jedoch eine effiziente Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Phasen und weist bei der Optimierung der Gesamtrentabilität Einschränkungen auf. Um dieses Problem zu lösen, schlägt die Studie ein intelligentes digitales Zwillingssystem für Lagerstätten vor, das die Anpassung von KI-Algorithmen, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse und automatische Aktualisierung von Prognosemodellen integriert. Ziel ist es, eine integrierte Plattform zu schaffen, die interdisziplinäre Zusammenarbeit, effiziente Datennutzung und dynamisch optimierte Prognosen in sich vereint. Die Untersuchung zeigt, dass das System ein umfassendes Datenvorverarbeitungskonzept verwendet, das die Behandlung von Ausreißern, die Ersetzung fehlender Werte, die Datenumwandlung, die statistische Analyse und die Qualitätsbewertung vereint, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen. Durch die Einbindung von KI-Algorithmen wie Random Forest und Gradient Boosting ist das System in der Lage, ein optimales Regressionsmodell zwischen verschiedenen Parametern und der Lagerstättenproduktivität zu erstellen und sich auf drei Schlüsselthemen zu konzentrieren: Produktionsanalyse, Fracturing-Analyse und Vorhersage von „Sweet Spots“. Dadurch werden die Produktionsprognosegenauigkeit verbessert, Fracking-Parameter optimiert und „Sweet Spot“-Bereiche effektiv identifiziert. Darüber hinaus verwendet das System eine Automodellierungs-Engine, um Struktur-, Phasen- und Eigenschaftsmodelle der Lagerstätte dynamisch zu aktualisieren, und kombiniert diese mit einer Simulations-Engine für Echtzeitsimulation, Verfolgung und Prognosen, wodurch die Anpassungsfähigkeit und Genauigkeit der Modelle während des Lagerstättenentwicklungsprozesses sichergestellt wird. Mithilfe der digitalen Zwillingstechnologie erstellt das System ein virtuelles Modell im virtuellen Raum, das mit der tatsächlichen Lagerstätte übereinstimmt, und ermöglicht so Analyse, Prognose und optimiertes Management des gesamten Lebenszyklus der Lagerstätte. Die Forschungsergebnisse liefern eine starke theoretische Grundlage und technische Unterstützung, um das Management von Lagerstätten in Richtung mehr Intelligenz, Präzision und Effizienz zu fördern.

Lagerstätte; Exploration und Entwicklung; künstliche Intelligenz; digitale Zwillinge; integrierte Plattform