Traditionelle Forschungsmethoden für Öl- und Gaslagerstätten basieren meist auf der arbeitsteiligen Zusammenarbeit verschiedener Fachbereiche und werden schrittweise vorangetrieben. Dieses Modell führt jedoch oft zu ineffizienter Zusammenarbeit zwischen den einzelnen Abschnitten und weist Einschränkungen bei der Optimierung des Gesamtnutzens auf. Zur Lösung dieses Problems schlägt die Studie ein intelligentes digitales Zwillingssystem für Gasspeicher vor, das vier Kerntechnologien vereint: Anpassung von KI-Algorithmen, Datenvorverarbeitung, Datenanalyseanwendungen und automatisches Modell-Update für Vorhersagen, mit dem Ziel, eine integrierte Plattform zu schaffen, die multidisziplinäre Zusammenarbeit, effiziente Datennutzung und dynamische Optimierungsprognose vereint. Die Studie zeigt, dass das System bei der mehrdimensionalen, heterogenen und rauschbehafteten Datenlage im Explorations- und Entwicklungsprozess eine integrierte Datenvorverarbeitungslösung anbietet, die Ausreißerbehandlung, Auffüllen fehlender Werte, Datenumwandlung, statistische Analyse und Qualitätsbewertung umfasst und so Daten Genauigkeit und Zuverlässigkeit gewährleistet; durch eingebettete KI-Algorithmen wie Random Forest und Gradient Boosting kann das System optimale Regressionsmodelle zwischen multiplen Parametern und der Leistung des Gaslagers erstellen, wobei es sich auf drei zentrale Probleme konzentriert: Produktionsanalyse, Frakturanalyse und "Sweet Spot"-Vorhersage, wodurch die Produktionsvorhersagegenauigkeit verbessert, Frakturanwendungsparameter optimiert und "Sweet Spot"-Bereiche effektiv identifiziert werden. Darüber hinaus verwendet das System eine automatische Modellierungs-Engine, die dynamisch Struktur-, Phasen- und Eigenschaftsmodelle des Lagerstättens aktualisiert und in Kombination mit einem Simulations-Engine Echtzeitsimulationen, Überwachung und Vorhersage durchführt, was die Anpassungsfähigkeit und Genauigkeit des Modells im Entwicklungsprozess sichert. Mithilfe der Digital-Twin-Technologie wurde im virtuellen Raum ein virtuelles Modell erstellt, das der realen Lagerstätte entspricht, was eine Analyse, Vorhersage und optimierte Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des Lagerstättens ermöglicht. Die Forschungsergebnisse bieten eine starke theoretische und technische Unterstützung zur Förderung einer intelligenten, präzisen und effizienten Lagerstättenverwaltung.

Lagerstätte; Erkundung und Entwicklung; Künstliche Intelligenz; Digitaler Zwilling; Integrierte Plattform