楊天翔 吳 曦 李 銳 陳 燦 李 艷 袁 菁

（1.中國石油西南油氣田公司天然氣經濟研究所，四川 成都 610051；2.中國石油西南油氣田公司，四川 成都 610051；3.中國石油西南油氣田公司川中油氣礦，四川 遂寧 629000；4.中國石油西南油氣田公司輸氣管理處，四川 成都 610051）

0 引言

當前，隨著新興數字技術所引發(fā)、以智能化為標志的數字化轉型方興未艾，深度激發(fā)傳統(tǒng)行業(yè)的發(fā)展?jié)摿?，?chuàng)造出全新行業(yè)面貌［1］。加之近年來全球疫情的沖擊和影響，資本密集型的石油天然氣工業(yè)正面臨著“大規(guī)模人員變動”，因此正逐步對行業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務模式進行改革，嘗試使用集成數字化技術以解決技能差距問題，實現產出和收入的最大化，同時減少HSE（健康、安全、環(huán)保）風險、資本成本和運營成本。油氣公司正在考量數字孿生技術在石油與天然氣行業(yè)中所能發(fā)揮的作用。數字孿生系統(tǒng)的關鍵組成部分在石油天然氣行業(yè)中早有運用，數據采集、數據建模和數據模擬等工作在石油天然氣行業(yè)中也較為普及。然而，這些技術在石油天然氣行業(yè)中的實施多見于單一性的應用，而非全行業(yè)的實施，這就大大限制了數字孿生技術的效用［2］。

石油天然氣行業(yè)中有一系列應用領域有望從數字孿生相關技術中受益。資產監(jiān)控和維護、項目規(guī)劃和生命周期管理都是數字孿生技術極具發(fā)展前景的應用領域。此外，協作和知識共享、鉆井、虛擬學習和培訓、海洋平臺和基礎設施相關研究、勘探和地質研究、管道、智能油田和虛擬調試等也都是學術界重點關注的應用領域。

為深入探究石油天然氣行業(yè)數字孿生技術與業(yè)務的深度融合，推進行業(yè)數字化轉型、智能化發(fā)展，以數字孿生為研究對象，分析應用現狀和發(fā)展趨勢對數字孿生技術在油氣行業(yè)的應用提供了針對性建議，并指出其間可能存在的風險與面臨的挑戰(zhàn)。

1 數字孿生技術概述

1.1 數字孿生技術概念

近年來，對數字孿生技術的認知僅僅停留在物理世界的三維可視化層面。其作為實現虛實之間雙向映射、動態(tài)交互、實時連接的關鍵途徑，可將物理實體和系統(tǒng)的屬性、結構、狀態(tài)、性能、功能和行為映射到虛擬世界［3］，形成高保真的動態(tài)多維模型［4］，為觀察物理世界、認識物理世界、理解物理世界、控制物理世界、改造物理世界提供了一種有效手段［5］。當前數字孿生備受學術界、工業(yè)界、金融界、政府部門關注。從不同的角度出發(fā)，研究人員對數字孿生的理解存在著不同認識，就石油與天然氣行業(yè)而言，數字孿生技術更側重于在產品全生命周期數據管理、數據分析與挖掘、數據集成與融合等方面的價值［6］。

數字孿生生態(tài)系統(tǒng)由基礎支撐層、數據互動層、模型構建與仿真分析層、共性應用層和行業(yè)應用層組成。其中基礎支撐層由工業(yè)設備、城市建筑設備、交通工具、醫(yī)療設備等具體設備組成。數據互動層包括數據采集、數據傳輸和數據處理等。內容模型構建與仿真分析層包括數據建模、數據仿真和控制。共性應用層包括描述、診斷、預測、決策四個方面。行業(yè)應用層則包括智能制造、智慧城市在內的多方面應用，如圖1所示。

圖1 數字孿生生態(tài)系統(tǒng)圖

1.2 數字孿生技術現狀

目前已有較多成熟的數字孿生技術框架。其中接受度最高的框架包括三個主要組成部分：物理空間、虛擬空間和兩大空間之間的聯系，如圖2所示。物理空間包含物理資產、傳感器和執(zhí)行器，而虛擬空間則包括多物理、多尺度的概率仿真模型，這些模型對數據進行聚合和分析并進行仿真模擬，以確定物理資產的最優(yōu)控制參數和條件。物理空間和虛擬空間之間的聯系確保了數據和啟動指令（驅動）在這兩個空間之間的無縫交換。

圖2 三組件數字孿生體框架圖

當前最先進的數字孿生技術通用框架將三組件數字孿生體框架擴展為五組件數字孿生體框架，它包括物理空間、虛擬空間、數字孿生數據融合模塊、服務系統(tǒng)以及這四個模塊之間的聯系交互（圖3）。在五組件模型中，物理空間包含物理資產、傳感器和執(zhí)行器，對應著數字孿生生態(tài)系統(tǒng)中的基礎支撐層和數據互動層，是數字孿生體框架的底層基礎，能夠實現數據的采集、傳輸與處理。虛擬空間是對物理對象進行高保真模擬的數字化鏡像，對應著數字孿生生態(tài)系統(tǒng)中的模型構建層與仿真分析層，建模和仿真是創(chuàng)建和運行數字孿生、確保數字孿生與相應物理實體實現閉環(huán)管理的核心技術，包括模型構建和模型仿真等技術［7］服務系統(tǒng)包含可視化服務、產品質量服務、診斷服務、模型校準服務、算法服務、各種數據服務等其他企業(yè)軟件工具，對應著數字孿生生態(tài)系統(tǒng)中的共性應用層與行業(yè)應用層。數字孿生數據融合模型是物理空間、虛擬空間和服務系統(tǒng)之間的橋梁。該模塊從傳感器（即物理空間）、仿真模型（即虛擬空間）和服務系統(tǒng)中收集數據。通過數字孿生數據融合模型對采集到的數據進行融合分析，可生成其他三個模塊的驅動指令［8］。

圖3 五組件數字孿生體框架圖

1.3 數字孿生技術發(fā)展趨勢

數字孿生的基礎概念由20世紀美國國家航空航天局（NASA）首次提出，明確的概念則是由Michael Grieves在2003年首次提出，他指出數字孿生是指充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，反映相對應的實體裝備的全生命周期過程［9］。數字孿生在較長時期內主要應用于航空航天等軍事領域，2012年，NASA公布了“建模、仿真、信息技術和處理”路線圖，數字孿生才首次進入大眾視野，并迅速引起了學術界和產業(yè)界的極大興趣，越來越多的企業(yè)逐漸開始進行相關布局。作為新興技術的風向標［10］。

現今，數字孿生技術的發(fā)展具有通用化、擬實化、集成化和智能化的方向發(fā)展［10］。雖然數字孿生技術目前受限于各行業(yè)的信息化和數字化水平參差不齊，通用化平臺較少，但隨著各行業(yè)數字化轉型的持續(xù)推進，生產過程中積累的數據更加豐富，加之區(qū)塊鏈等信息技術和計算機領域軟硬件的快速發(fā)展，構建更具普適性的擬實化、集成化、智能化數字孿生體是大勢所趨。

在石油天然氣行業(yè)中，數字化轉型已經由早期的工程應用和學科集成轉向基于云計算、大數據、人工智能和物聯網四大技術的交叉融合，通過使用新的數字技術和強化數據計算能力等實現效益增長［11］。雖然目前數字孿生化在油氣行業(yè)中還屬于初級概念階段，但是由于孿生化能夠基于現有的各種基本設備，進行數據的采集、處理和建模及仿真，為用戶提供智能應用、精確管理和可靠運維等功能，我們可以推測數字孿生將是石油天然氣行業(yè)持續(xù)數字化轉型的一個可靠方式和重要方向。

國外學者Thumeera R等采用系統(tǒng)研究法來進行文獻篩選，對數字孿生技術的應用進行了分析研究，他們指出資產完整性監(jiān)測、項目規(guī)劃、和生命周期管理是數字孿生技術在石油與天然氣工業(yè)中的關鍵應用領域，而網絡安全問題、缺乏標準化，以及應用范圍和工作重點的不確定性是數字孿生技術在石油與天然氣工業(yè)中應用時所面臨的關鍵挑戰(zhàn)。此外從油氣行業(yè)數字孿生相關研究的地理分布來看，美國是油氣行業(yè)數字孿生研究的主要國家，其次是挪威、英國、加拿大、中國、意大利、荷蘭、巴西、德國和沙特阿拉伯。

筆者通過記錄每篇文章中所提到的應用領域，計算應用領域的總數，并將其作為關鍵應用的排名指標進行排序。圖4總結了全球199篇文章中排名前十的應用領域以及它們的相對流行程度［12］可以看出石油與天然氣行業(yè)中有一系列應用領域有望從數字孿生相關技術中受益。

圖4 全球排名前10的應用領域分類結果圖

2 數字孿生技術在油氣行業(yè)的應用建議

2.1 動態(tài)監(jiān)測油氣資產，控制風險延長運行壽命

（1）資產性能管理

數字孿生系統(tǒng)從油氣資產中采集數據，并對這些數據進行實時（或近實時）分析，從而獲得關于這些數據資產的深刻認識。具體包括產量、系統(tǒng)瓶頸、操作條件、故障、優(yōu)化生產的控制參數、資產的結構完整性水平、潛在的故障模式和故障發(fā)生率，以及近期維修和更換的要求。此外，數字孿生系統(tǒng)還提供了可視化風險和資產關鍵性能指標的單一接口。運營商可以利用數據資產認知和指標來優(yōu)化生產，優(yōu)化維修和更換計劃，并執(zhí)行“假設”模擬場景來提高產量，同時減少停機時間。此外，對于存在潛在結構完整性問題的資產，可以對“假設”場景進行評估，以確定降級操作條件。例如，操作人員可以對數字孿生系統(tǒng)進行“假設”模擬，以確定壓力容器內壁變薄時的額定運行條件?；跀底謱\生技術的應用，生產作業(yè)可以一直持續(xù)到下一個非高峰周期或周轉周期，但不會增加HSE（健康、安全、環(huán)保）風險。通過找到一個最佳的維修和維護計劃，并有選擇地推遲維修和更換時間，避免了計劃外的人工干預和頻繁的關閉和重啟資產，從而延長了資產的運行壽命。除了管理現有資產性能所帶來的好處之外，通過數字孿生系統(tǒng)所得到的數據資產認知還可以存儲在知識管理系統(tǒng)中，在未來用于更好地開發(fā)新項目。

（2）資產風險評估

數字孿生系統(tǒng)通過應用機器學習、深度學習和人工智能算法來檢測和糾正資產故障。數字孿生系統(tǒng)會持續(xù)監(jiān)測與數字孿生系統(tǒng)相連的每個物理資產的適用性，以識別潛在故障，從而避免事故。當工程團隊開發(fā)了一個新的操作程序來提高產量時，這個新程序可以在數字孿生系統(tǒng)上進行評估，以檢查安裝在生產設施中的任何設備是否會對員工、設施或環(huán)境構成威脅。一旦在數字孿生系統(tǒng)上驗證了其操作安全性，新的控制參數就可以應用到實物資產上。這減少了與設備控制參數更新相關的HSE（健康、安全、環(huán)保）風險。通常情況下，一個特定的生產或鉆井設施會產生大量數據，作業(yè)人員無法評估該資產是否符合HSE（健康、安全、環(huán)保）標準和相關法規(guī)。數字孿生系統(tǒng)的大數據分析能力可以通過監(jiān)控資產并向包括監(jiān)管機構在內的相關責任方發(fā)出警告的方式來解決這一限制。數字孿生技術還可以用于開發(fā)一種程序，使資產恢復到符合HSE（健康、安全、環(huán)保）和其他監(jiān)管要求的水平［13］。

2.2 縮短規(guī)劃時間，助力提質增效

（1）避免錯誤傳達和信息浪費

傳統(tǒng)的供應鏈跟蹤和項目文檔存在錯誤傳達和信息浪費的可能。例如，在油氣生產平臺的設計階段，如果工程團隊更新了閥門尺寸，并將此信息告知閥門制造商，但忘記通知管道部門，那么管道部門就會繼續(xù)根據原始閥門尺寸來生產或購買閥門。因此，在施工團隊將推遲工作，同時為新閥門采購正確尺寸的閥門。若將此類更新以數字的形式輸入到數字孿生系統(tǒng)中，即可避免此類錯誤。數字孿生系統(tǒng)通常采取兩種形式來更新信息：1）通過電子郵件或短信發(fā)送給相關各方；2）在數字孿生系統(tǒng)中設計可視化告警，直到相關各方確認接收到該更新。

除了錯誤傳達，傳統(tǒng)的項目管理和文件編制方法也會導致在各階段傳遞過渡所產生的數據和信息被錯誤放置。這是多個油田服務公司（或同一公司的多個團隊）在不同開發(fā)階段開展工作導致的。如果所有的開發(fā)活動都被嵌入到數字孿生系統(tǒng)中，那么在不同開發(fā)階段過渡時就能避免數據丟失。數字孿生系統(tǒng)的這類功能通過消除重復性工作，為節(jié)約成本創(chuàng)造了機會，從而加快了項目進度。

（2）縮短設計規(guī)劃時間

一般來說，每個油氣設施，特別是海上生產設施，根據其油藏特征和油田位置的不同，都有其獨特的設計。這需要工程團隊從頭開始設計平臺，但因此也增加了油田開發(fā)運營的時間。隨著數字化技術的不斷發(fā)展，領先的油田服務公司利用數字孿生技術來加速設計和施工過程。這些公司將數字孿生技術和自由項目相結合，為新項目構建起初始虛擬設施。在這個虛擬設施平臺上運行一系列模擬試驗，以確定最佳設計方案。之后，工程設計數據隨后被添加到虛擬設施中。不同團隊/供應商交付的組件通過數字孿生系統(tǒng)的協作接口進行驗證和核準。采用這種設計方法，可大大縮短生產設施的設計和施工時間。例如，基于虛擬模型的方法，支撐固定海上平臺甲板和上部甲板的鋼構框架（導管架）的設計周期從9個月縮短到了3-4個月［14］。

一旦設計工作和設備建造工作完成，隨之而來的便是調試工作。這是一個非常耗時的過程，并伴隨著一些HSE風險?；诟弑Ｕ娴臄底謱\生系統(tǒng)，生產設施便可以進行預先調整，并對控制回路進行驗證，以得到正確的操作方式。這可以大大減少調試時間，從而降低HSE風險。相關資料調查結果也表明，虛擬設施的使用在生產設施的設計、建造和操作中特別有用。

通過使用數字孿生技術，運營商可以基于現有資產開發(fā)未來的作業(yè)場景，也可以規(guī)劃新資產未來的發(fā)展前景。通過運行一系列“假設”模擬的方式來確定最佳的作業(yè)/開發(fā)場景。在更新控制參數或開發(fā)新資產（并隨后提高產能）時，通過應用數字孿生技術可以減少非生產時間。

（3）工藝自動化效率提升

由于數字孿生系統(tǒng)與物理資產相連，因此它能夠獲得來自傳感器的數據，并能夠對這些數據進行處理，從而產生與實際操作相關的深刻見解。此外，它還可以用于油氣鉆井、生產或處理設施的自動化操作。通過實時監(jiān)測和分析，數字孿生系統(tǒng)可以為附加在設備上的執(zhí)行器生成最優(yōu)的控制指令。由于大多數發(fā)生在油氣設施的事故都存在一些人為失誤的因素，在自動化技術的幫助下，施工人員有望遠離危險和偏遠的工作地點。這間接地提高了設備的安全性，并降低了事故發(fā)生率。此外，自動化工藝流程還可以提高作業(yè)的一致性，從而實現全天候的連續(xù)作業(yè)。

現有的油氣資產通常具備數據采集能力。盡管如此，仍需要對采集到的數據進行審查、清洗和評估，以確定當前和未來的操作條件，從而確保資產的可靠性、合規(guī)性，并處理其安全和關鍵生產問題。這是一項勞動密集型的工作，數字孿生技術可以實現數據采集、分析和生成深刻認識的自動化。

2.3 人才虛擬培訓，減少運行事故

（1）虛擬培訓

油氣設施的安全、可持續(xù)運行通常取決于員工的培訓水平和工作經驗。從全球來看，石油與天然氣公司正面臨著“大規(guī)模人員變動（Big-crew change）”的挑戰(zhàn)。未來，超過50%的有經驗的員工將面臨退休，這將導致整個行業(yè)的技能和人才短缺。由于文化、人口和技術方面的挑戰(zhàn)，這些退休的專業(yè)人士所擁有的知識可能無法有效地傳遞給下一代。因此，需要有效的培訓計劃來引導新員工進入石油與天然氣行業(yè)。數字孿生即使結合拓展現實技術（包括VR、AR和MR），能構建一個虛擬平臺，用于培訓新員工在油氣設施內引導、操作設備、對系統(tǒng)進行監(jiān)控和檢查，并與正在進行的生產作業(yè)進行交互。該培訓使新員工充分了解油氣設施，并確保他們了解操作程序。這樣的虛擬培訓可以幫助減少在培訓新員工使用運營實體資產時可能發(fā)生的中斷或事故的數量。

（2）應急響應訓練

定期的安全培訓，如消防演習和緊急疏散培訓，在石油與天然氣行業(yè)是強制性的。在此類培訓期間，設備可能需要停機，操作可能需要暫停，導致工廠產能的下降。此外，海上設施的緊急疏散培訓不僅費用高昂，還可能給船上人員帶來不必要的風險。一些應急響應計劃，如紐芬蘭近海的ICE管理計劃，可能會要求浮式生產作業(yè)暫停生產、斷開連接、開船遠航、返航、重新連接、并評估是否適合提供服務，然后再重新啟動。對海上工作人員進行此類應急響應培訓，會增加設備的停機時間，并且關閉、斷開、重新連接和重啟活動會縮短設備壽命。這些限制因素可以通過數字孿生系統(tǒng)培訓模塊來減少或消除。

2.4 增強系統(tǒng)決策，構建虛擬實驗室

石油與天然氣行業(yè)是一個資本密集型行業(yè)，實現生產設施正常運行時間的最大化非常重要。因此，及時做出正確的決策對于減少停機時間和HSE（健康、安全、環(huán)保）風險、最大化產量和收益而言是至關重要的。當油田資產遇到緊急情況時，多個專家可能會對該情況進行審查和討論，并共同開發(fā)出一個解決方案。當專家不在同一地點或靠近該設施，那么他們之間的合作是具有挑戰(zhàn)性的。傳統(tǒng)的基于電話會議的方法可能效果欠佳。然而，數字孿生系統(tǒng)可以增強協作，全球各地的專家可以協同作業(yè)，并能按需訪問來自數字孿生系統(tǒng)的關鍵數據和重要信息。此外，基于數字孿生技術還能建立虛擬控制室，以便專家們集體討論、模擬和制定緊急情況的最佳解決方案。通過有效的物理和網絡安全方案及可靠的通信機制，數字孿生技術可用于構建虛擬控制室，以解決海上和其他偏遠地區(qū)員工的4-D障礙（危險、骯臟、距離和枯燥）［15］的問題。

3 數字孿生技術潛在風險與挑戰(zhàn)

3.1 數據亟需標準化及信息共享

雖然數據是數字孿生系統(tǒng)的支柱，但現有的現場數據通常不遵循通用的數據標準。數據可以是非結構化的（例如，可移植的文檔格式），半結構化的（例如，運營商完整性管理程序的日志文件），或結構化的（例如，逗號分隔文件，excel電子表格）。不同供應商的數據集成平臺也采用不同的標準和方法。此外，由于現有數據通常不會鏈接到公共數據庫，并且經常存儲在不同的位置，因此這使得將實時數據集成到單個數據分析模塊具有一定的挑戰(zhàn)性。因此，需要構建中間解釋器將私有數據源和開放數據源的數據轉換為數字孿生系統(tǒng)內部可以識別的標準格式。

數字孿生系統(tǒng)所生成的數據可以用于未來新資產設計、已有資產改良以及開發(fā)先進的數據科學算法。無論“數據是不是新的石油資源”，但隨著石油與天然氣行業(yè)數字化進程的不斷推進，數據將越來越發(fā)揮出關鍵作用。通用電氣和西門子等技術巨頭正在為石油與天然氣行業(yè)開發(fā)數字孿生系統(tǒng)，而油氣服務供應商和運營商也在使用這些產品。明確數據所有權是至關重要的一環(huán)。保護知識產權（IP）、實現安全訪問、責任合理分配以及在共享數據時為利益相關者定義訪問級別都非常重要。盡管數據共享可以為整個供應鏈和生態(tài)系統(tǒng)帶來巨大的優(yōu)勢，但仍需全面考慮目前的法規(guī)、政策和油氣公司的思維方式對數據共享的影響。例如，限制數據共享的原因可能是由于技術公司、服務公司和運營公司之間的競爭，或者是基于對網絡安全的擔憂［16］。

3.2 專家經驗需要有效解鎖

對于石油與天然氣行業(yè)來說，數據采集和數值模擬并不是新的概念。通常情況下，數據和模擬結果都由專家進行分析，并將這些數據轉換為經驗認知。通過此類分析所積累的技能包括與油田數據解釋、測量異常識別及其根本原因相關的知識。專家知道解決異常問題的解決方案及支撐這些解決方案的物理和經驗概念。但通常情況下，這些知識要么被員工牢牢地記在腦子里，要么存儲在復雜的企業(yè)數據管理系統(tǒng)中。多年累積的經驗知識和專業(yè)技能對于實現準確、有效的數字孿生系統(tǒng)而言是至關重要的。但復用這些知識和解決方案來改進數字孿生系統(tǒng)的功能是非常具有挑戰(zhàn)性的。

3.3 模型準確性和有效性有待加強

數字孿生系統(tǒng)中集成了多個模型，其中一些是基于物理原理構建的，另一些則來自機器學習方法的經驗推導。對這些模型進行反復調參，是數字孿生技術準確地復現實物資產的特性對的基礎。模型調優(yōu)是一項極具挑戰(zhàn)性的任務，沒有固定的調優(yōu)規(guī)則或有效的調優(yōu)程序。當對這些模型進行調整時，程序員試圖以最小化模型輸出和實物資產輸出之間的差異作為評估的標準。然而，這種差異可能來自于傳感器故障、數據的不確定性、不正確的模型參數、模型中的錯誤、缺少關鍵模型組件或物理資產故障。盡管模型調優(yōu)至今仍是一項挑戰(zhàn)，但為了從數字孿生系統(tǒng)中獲益，數字孿生系統(tǒng)必須精確復制物理資產的特性。否則，通過數字孿生系統(tǒng)所得出的結論將毫無意義。

3.4 成本收益仍存在風險

油氣設備的數字孿生系統(tǒng)開發(fā)從初步現場調研起，先后經歷了勘探、評估、開發(fā)、作業(yè)和棄井階段。數字孿生系統(tǒng)若用于新項目，軟件工具、硬件基礎設施、傳感器和資產生命周期數據（例如測量、模擬、模型、資產狀態(tài)、異常、糾正措施、最佳操作參數）就需要在整個資產生命周期內及資產退役后進行維護。因此，在考慮是否采用數字孿生系統(tǒng)時，要考慮維護最新和完整的數字孿生系統(tǒng)的成本和效益。

業(yè)內領先的油氣運營商、服務公司和供應商都在大力投資新的數字技術。這些數字技術并沒有成為提高收入和降低HSE（健康、安全、環(huán)保）風險的顛覆性力量，僅是對當前石油與天然氣行業(yè)供應鏈的技術和運營能力進行了微小的改進。如果這種改進是循序漸進的，那企業(yè)就不能完全享受到數字化所帶來的好處。這個問題也同樣適用于在石油與天然氣行業(yè)采用數字孿生技術場景。如果沒有適當的計劃，數字孿生技術只會增加邊際效益，甚至在某些情況下不會帶來任何效益［17］。

3.5 網絡安全性存在挑戰(zhàn)

數字孿生系統(tǒng)創(chuàng)建了一個聯網的物理連接環(huán)境，以對資產性能進行實時評估，并為資產生成控制指令和操作策略。但聯網資產比較容易受到網絡攻擊，能源行業(yè)便是第二大最容易遭受網絡攻擊的行業(yè)之一。2016年統(tǒng)計數據顯示，約75%的美國油氣公司都經歷了至少一次網絡安全相關事件。由于篡改傳感器或控制參數可能會導致災難性的故障，在油氣田生命周期的不同階段，網絡攻擊的嚴重程度和易受網絡攻擊的程度是不同的。開發(fā)鉆井和生產階段極易受到網絡攻擊?？紤]到數字孿生系統(tǒng)的脆弱性和網絡攻擊的嚴重性，油氣公司需要更加關注網絡威脅的潛在風險。因此，這就需要制定出先進的網絡安全協議，以保護物理和虛擬設施免受網絡攻擊。

4 結束語

當前，國內外知名的油氣企業(yè)Total、BP、Equinor、Shell和中國石油、中國石化、中國海油等企業(yè)已經各自開發(fā)和部署了數字孿生系統(tǒng)，并在項目規(guī)劃和生命周期管理、資產監(jiān)控和維護、鉆井優(yōu)化及監(jiān)測、管道設施、協作和知識共享等業(yè)務場景下積極探索和開展試點，加快推進數字化轉型的步伐。此外，越來越多的油氣企業(yè)紛紛開始重視投資創(chuàng)新及數字化智能化轉型。隨著技術革新和管理升級，數字孿生技術在油氣行業(yè)的應用場景逐漸趨于規(guī)范完善，潛在風險得到可靠有效地解決，應用成本進一步降低，未來數字孿生技術在油氣行業(yè)必將有更廣泛和深入的應用，發(fā)揮出重大作用。