Wang Bo，Li Xianyi，Mi Kaifu，et al.Key technologies for inteligent operationand maintenanceof deepdrilling top drive powered by digital twin[J]. China Petroleum Machinery，2025，53（6）：1-11，21.

Key Technologies for Intelligent Operation and Maintenance of DeepDrilling Top Drive Powered by Digital Twin

Wang Bo1，2.3Li Xianyi1，2.3Mi Kaifu2.3Liu Zeng1，2.3Tan Shuai2，3LiXiang1，3Zhang Hang1，3 （1.ColegeofMechanicalandrasportionEngineering，ChinaUniersityofPetrole（Beiing）；.BejingPetroleMciny Co.，Ld.；3.Mechanical IndustryEngineeringResearch CenterforDepResources Drilingand Producing Power Equipmentamp;Control Technology）

Abstract： To meet the key requirements of development of oil and gas resources in10 OoO m deep formation and intelligent operationand maintenance（Oamp;M）of top drive in deep driling，the key issues related to the prognostics and health management （PHM）of top drive were summarized，and a digital twin PHM Oamp;M framework for top drive in deep driling was proposed.The Oamp; M framework mainly includes physical space of top drive，inteligent scene perception module，multi-level and multi-domain DT model，as wellas risk assessment and predictive maintenance methods for model and data fusion.TheOamp; M framework can simulate the working status of the top drive gearbox，display gear speed，lubricating oil temperature，bear vibration and impact，simulate the working status of the back-up tong and its hydraulic control system，display internal holding force，moment and pipeline pressure，simulate the working status of the link tilting systemand its hydraulic system，anddisplaythe inclination angleof the link，etc.TheOamp; M framework has good industrial applicabilityand universality of top drive，and can fully utilize the supporting system of thecurrent top drive for expansion，adapting to the key operation and maintenance needs in the top drive driling process.The research results provide conceptual guidance and technical reference for the practical application deployment of digital twin system of top drive.

Keywords：deep driling top drive；digital twin；PHM；major energy equipment；intelligent operation anc maintenance;riskassessment

0 引言

石油天然氣資源在我國能源體系結(jié)構(gòu)中占據(jù)著關(guān)鍵的戰(zhàn)略地位，在未來很長一段時(shí)間內(nèi)，油氣仍是國家能源消費(fèi)的主體[1-2]。同時(shí)，巨量的石油天然氣需求對(duì)于油氣資源的勘探開發(fā)提出了更高要求，我國 39% 的剩余石油與 57% 的剩余天然氣分布在 6000～9000m 的深地層與超深地層中，加快搶占深地鉆井裝備技術(shù)高地并實(shí)現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)先，是決定未來全球油氣領(lǐng)域格局和國家能源領(lǐng)域地位的重大決策[3-5]。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展，油氣裝備制造與運(yùn)維迎來了新的發(fā)展契機(jī)?！爸袊圃?025”、德國“工業(yè)4.0”、美國“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”等多個(gè)大國戰(zhàn)略均強(qiáng)調(diào)將新一代信息技術(shù)運(yùn)用于裝備制造與運(yùn)維領(lǐng)域[6-8]。把握住“第四次工業(yè)革命”重要機(jī)遇，提升油氣領(lǐng)域關(guān)鍵裝備數(shù)智化水平，是保證我國能源行業(yè)行穩(wěn)致遠(yuǎn)的關(guān)鍵方向。

“十三五”期間，我國油氣行業(yè)著力突破了深井超深井領(lǐng)域的裝備研發(fā)，助推深地油氣開發(fā)邁上了 9 000m 新臺(tái)階，目前已正式突破萬米難關(guān)[9-10]。作為油氣鉆機(jī)的核心，頂部驅(qū)動(dòng)鉆井裝置（簡稱頂驅(qū)）集材料、機(jī)械、電氣、液壓和信息于一體，是實(shí)現(xiàn)深地油氣資源勘探開發(fā)的重要保證[11]。與傳統(tǒng)的轉(zhuǎn)盤鉆井相比，頂驅(qū)在鉆井效率、安全性和穩(wěn)定性等方面都有極大的優(yōu)勢，是鉆井裝備領(lǐng)域的重大技術(shù)變革。然而萬米級(jí)鉆井需穿越多層復(fù)雜地質(zhì)結(jié)構(gòu)，井斜、井漏和井塌等井下故障頻發(fā)，井下溫度和壓力顯著上升，信息不確定性大且傳遞困難[12-14]。頂驅(qū)作為鉆井核心裝備，存在著運(yùn)行機(jī)理不透明、狀態(tài)監(jiān)測不全面、事前維修難、異常故障溯源難等行業(yè)痛點(diǎn)。為避免頂驅(qū)在萬米深地鉆井過程中發(fā)生故障造成非計(jì)劃停機(jī)所產(chǎn)生的重大經(jīng)濟(jì)損失和安全隱患，對(duì)頂驅(qū)的關(guān)鍵運(yùn)行機(jī)理進(jìn)行分析與運(yùn)維智能化升級(jí)迫在眉睫[15-17]

目前工業(yè)裝備的智能運(yùn)維大多采用故障預(yù)測與健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）的技術(shù)理念，是指基于設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，預(yù)測并診斷設(shè)備的潛在故障，并選取最優(yōu)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行維護(hù)，有效降低故障發(fā)生率和危害程度，減少運(yùn)維成本[18]。頂驅(qū)在全生命周期和鉆井的全流程中均存在著性能退化和可靠性降低的情況，因此融合數(shù)據(jù)感知、數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)融合分析，充分考慮頂驅(qū)在鉆井流程中的狀態(tài)變化，診斷并預(yù)測其關(guān)鍵部件的潛在故障，開展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)分析，以實(shí)施基于狀態(tài)的維護(hù)，可有效縮短因故障造成的停機(jī)時(shí)間，提升頂驅(qū)智能化運(yùn)維水平。然而，如何實(shí)現(xiàn)復(fù)雜裝備的多層次，多領(lǐng)域耦合機(jī)理建模以提高仿真結(jié)果與裝備真實(shí)物理狀態(tài)的一致性仍是關(guān)鍵的技術(shù)難題[19]，尤其是針對(duì)頂驅(qū)機(jī)理建模的研究仍然十分有限。同時(shí)，盡管數(shù)據(jù)跨協(xié)議通信技術(shù)已十分完備，但深地鉆井頂驅(qū)受限于自身緊湊結(jié)構(gòu)與惡劣工作條件，難以實(shí)現(xiàn)全面的在線監(jiān)測與高效的數(shù)據(jù)通信，如何有效融合鉆井過程中復(fù)雜、時(shí)變、耦合、有限的狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過數(shù)值模擬手段拓展?fàn)顟B(tài)監(jiān)測范圍[20]，已成為頂驅(qū)智能運(yùn)維亟須解決的重要難題。

隨著數(shù)值模擬、數(shù)據(jù)通信、信號(hào)處理等技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)字孿生（DigitalTwin，DT）技術(shù)逐漸成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。該技術(shù)是可通過構(gòu)建物理實(shí)體設(shè)備的數(shù)字化鏡像模型，對(duì)物理設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)映射來實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)測與控制的新興技術(shù)，基于實(shí)時(shí)虛擬模型、雙向數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)融合分析等共同實(shí)現(xiàn)真實(shí)物理系統(tǒng)在數(shù)字空間中的鏡像映射[21-22]，其最早由M.GRIEVES[23]提出并被定義為三維模型。隨著智能制造、大數(shù)據(jù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的提出與發(fā)展，數(shù)字孿生的概念進(jìn)一步被完善。陶飛等[24]提出了數(shù)字孿生五維模型理論，即包含物理實(shí)體、虛擬模型、服務(wù)系統(tǒng)、孿生數(shù)據(jù)和連接在內(nèi)的完整系統(tǒng)模型，具有良好的工業(yè)可應(yīng)用性，在船舶、風(fēng)電及制造業(yè)等領(lǐng)域均有研究應(yīng)用[25-27]。數(shù)字孿生模型能夠全方位地模擬裝備的幾何外形、物理機(jī)理及行為規(guī)則等，基于數(shù)字孿生的概念，通過構(gòu)建頂驅(qū)的數(shù)字孿生體可有效解決目前頂驅(qū)多層次運(yùn)行機(jī)理不透明、狀態(tài)監(jiān)測不全面、大數(shù)據(jù)應(yīng)用效率低等問題，配合PHM方法可有效實(shí)現(xiàn)深地頂驅(qū)的在線監(jiān)測、機(jī)理分析映射、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、故障預(yù)測等智能運(yùn)維需求[28-29]

因此，筆者針對(duì)深地油氣鉆井頂驅(qū)的PHM運(yùn)維關(guān)鍵問題進(jìn)行了總結(jié)與分析，提出了深地鉆井頂驅(qū)數(shù)字孿生PHM運(yùn)維框架。首先基于系統(tǒng)工程理論對(duì)頂驅(qū)的PHM功能需求進(jìn)行了分析，對(duì)頂驅(qū)進(jìn)行了故障模式與影響分析（FailureModeandEffectAnalysis，F(xiàn)MEA），總結(jié)了其PHM難點(diǎn)；隨后針對(duì)PHM難點(diǎn)與需求進(jìn)行頂驅(qū)數(shù)字孿生功能分析并提出了數(shù)字孿生系統(tǒng)框架；最后總結(jié)了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的深地鉆井頂驅(qū)PHM運(yùn)維框架。研究結(jié)果可為重大能源裝備智能運(yùn)維和數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用提供參考。

1 頂驅(qū)PHM需求及功能分析

系統(tǒng)工程通過對(duì)系統(tǒng)的各個(gè)組成要素、框架結(jié)構(gòu)、相互關(guān)系、目標(biāo)、資源和性能等進(jìn)行全面分析，優(yōu)化系統(tǒng)與局部之間的協(xié)調(diào)配合，實(shí)現(xiàn)總體的最優(yōu)化運(yùn)行和制定合理的系統(tǒng)解決方案[30-31]。這里基于系統(tǒng)工程中的系統(tǒng)分析方法[19]，首先針對(duì)深地油氣鉆井頂驅(qū)總體特征，總結(jié)其時(shí)空維度結(jié)構(gòu)；接著對(duì)可能出現(xiàn)的故障類型以及PHM的難點(diǎn)進(jìn)行分析[32]；最后根據(jù)分析結(jié)果提出頂驅(qū)數(shù)字孿生在PHM方面的關(guān)鍵技術(shù)以及應(yīng)具備的功能。

1.1 頂驅(qū)系統(tǒng)分析

頂驅(qū)的外觀結(jié)構(gòu)如圖1所示。頂驅(qū)在系統(tǒng)工程的分類中屬灰色系統(tǒng)，即目前對(duì)頂驅(qū)整體的認(rèn)識(shí)還不全面，有很多內(nèi)在的工作機(jī)理以及性能規(guī)律還不能被完全認(rèn)識(shí)。這里將分別從空間維度和時(shí)間維度對(duì)頂驅(qū)進(jìn)行多層次分析[33]。

1. 1.1 空間維度分析

空間維度分析從頂驅(qū)的功能結(jié)構(gòu)出發(fā)，其一般由頂驅(qū)本體、電氣傳動(dòng)與控制系統(tǒng)以及配電通信裝置等其他輔助部件組成。頂驅(qū)本體包括動(dòng)力水龍頭（由減速箱總成、主電機(jī)、提環(huán)總成、沖管總成、剎車等組成）、管子處理裝置（由旋轉(zhuǎn)頭總成、背鉗、內(nèi)防噴器及其控制機(jī)構(gòu)、傾斜機(jī)構(gòu)、吊環(huán)和吊卡等組成）和導(dǎo)軌滑車等。頂驅(qū)空間維度功能結(jié)構(gòu)如圖2所示。頂驅(qū)的電氣傳動(dòng)與控制系統(tǒng)根據(jù)輸入的控制程序，譯碼、解碼、插補(bǔ)后發(fā)送控制指令，實(shí)現(xiàn)對(duì)其主電機(jī)工作狀態(tài)、主軸傳動(dòng)系統(tǒng)以及管子處理裝置（鉆桿上卸扣）等的控制。頂驅(qū)控制系統(tǒng)通過頂驅(qū)裝置本體上的編碼器反饋形成半閉環(huán)，通過安裝于電氣系統(tǒng)、機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)和潤滑系統(tǒng)等關(guān)鍵位置的傳感器測量形成全閉環(huán)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)的部分監(jiān)測與控制。

由圖2可知，頂驅(qū)在空間維度可劃分為多個(gè)不同領(lǐng)域的功能系統(tǒng)，若將其空間維度從領(lǐng)域結(jié)構(gòu)的角度進(jìn)行分析，可分為機(jī)械系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等。機(jī)械系統(tǒng)包括提環(huán)總成、平衡裝置、電機(jī)總成、減速箱總成、主軸系統(tǒng)、旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)、吊環(huán)傾斜機(jī)構(gòu)、背鉗、鵝頸管總成、保護(hù)接頭、防松裝置、導(dǎo)軌與滑車、反扭矩梁、內(nèi)防噴器（InnerBlowoutPreventer，IBOP）等。液壓系統(tǒng)包括液壓泵、液壓缸、液壓管、液壓閥等液壓元件，形成了平衡系統(tǒng)、傾斜系統(tǒng)、內(nèi)防噴器系統(tǒng)、回轉(zhuǎn)系統(tǒng)、剎車系統(tǒng)、背鉗系統(tǒng)、鎖緊系統(tǒng)和背鉗提升在內(nèi)的8大液壓控制子系統(tǒng)，其輔助件又包括蓄能器、過濾器、油箱、熱交換器、管線接頭以及頂驅(qū)微循環(huán)系統(tǒng)等。各領(lǐng)域系統(tǒng)又劃分為不同的子部件、子零部件，層層細(xì)分下去，分成若干層次的組成要素，總體如圖3所示。

通過對(duì)頂驅(qū)空間功能結(jié)構(gòu)和領(lǐng)域結(jié)構(gòu)的分析，可以為頂驅(qū)數(shù)字孿生體的構(gòu)建提供類型劃分和模型構(gòu)建思路，并為將數(shù)字孿生應(yīng)用于頂驅(qū)PHM提供系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)認(rèn)識(shí)。

1.1. 2 時(shí)間維度分析

這里主要針對(duì)頂部驅(qū)在運(yùn)行期間的PHM進(jìn)行分析，從時(shí)間維度出發(fā)，頂驅(qū)的運(yùn)行周期可以劃分為3個(gè)關(guān)鍵階段：初期運(yùn)行、正常運(yùn)行和末期運(yùn)行。這3個(gè)階段與頂驅(qū)的故障率之間的關(guān)系如圖4所示，常被形象地描繪為“浴盆曲線”。具體來說，在頂驅(qū)初期運(yùn)行階段，由于各零部件間需要磨合和調(diào)整，所以故障率相對(duì)較高；而到了正常運(yùn)行階段，經(jīng)過前期的磨合與老化，頂驅(qū)進(jìn)入一個(gè)較為穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài)，此時(shí)故障率會(huì)相對(duì)較低；然而，隨著頂驅(qū)進(jìn)入末期運(yùn)行階段，由于長時(shí)間的運(yùn)行導(dǎo)致機(jī)械、電氣等零部件出現(xiàn)疲勞、磨損和老化，故障率又會(huì)逐漸上升。基于頂驅(qū)在運(yùn)行期間故障率時(shí)間維度特點(diǎn)，可以更加精準(zhǔn)地制定預(yù)測性維護(hù)方案，確保頂驅(qū)在不同運(yùn)行階段都能得到恰當(dāng)?shù)木S護(hù)，從而提高其運(yùn)行效率，延長使用壽命。

綜上所述，頂驅(qū)是一個(gè)空間維度復(fù)雜、時(shí)間維度具有時(shí)變特性的耦合系統(tǒng)。因此需要針對(duì)其時(shí)空維度的特性，構(gòu)建多層次、多領(lǐng)域耦合數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)基于實(shí)時(shí)機(jī)理更新與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的虛實(shí)同步映射，利用DT功能實(shí)現(xiàn)有效的頂驅(qū)PHM[28] 。

1.2 頂驅(qū)FMEA分析

為了制定頂驅(qū)準(zhǔn)確高效的PHM方案，需要從子系統(tǒng)的故障模式、故障原因和故障影響等角度對(duì)其進(jìn)行FMEA分析，進(jìn)而對(duì)頂驅(qū)故障獲得清晰的認(rèn)識(shí)[34]。按照故障的發(fā)生位置，可以將故障分為電氣傳動(dòng)與控制系統(tǒng)故障、液壓傳動(dòng)與控制系統(tǒng)故障和機(jī)械系統(tǒng)故障。

電氣傳動(dòng)與控制系統(tǒng)主要由交流變頻驅(qū)動(dòng)設(shè)備、通信控制設(shè)備和電源設(shè)備等組成。其主要故障的FMEA分析如表1所示。電氣傳動(dòng)與控制系統(tǒng)的PLC等通信模塊可靠性一般較高且封閉性較好，發(fā)生故障后可通過設(shè)備故障代碼進(jìn)行查詢并交由供應(yīng)商進(jìn)行維修；傳感器和線纜等感知傳輸設(shè)備在故障后一般直接進(jìn)行替換，因此對(duì)于以上2類設(shè)備的PHM意義不大。

液壓傳動(dòng)與控制系統(tǒng)主要由液壓源、液壓閥組、執(zhí)行機(jī)構(gòu)及輔助裝置等組成。頂驅(qū)的輔助動(dòng)作均通過液壓傳動(dòng)控制機(jī)械系統(tǒng)完成，如上面空間維度分析所述，其液壓控制系統(tǒng)整合了包括平衡、剎車、回轉(zhuǎn)等在內(nèi)的8大子控制系統(tǒng)，因此對(duì)于頂驅(qū)的可靠性具有重要影響，是頂驅(qū)PHM實(shí)施的重點(diǎn)，

在空間維度分析的基礎(chǔ)上，頂驅(qū)的機(jī)械系統(tǒng)可進(jìn)一步總結(jié)劃分為動(dòng)力系統(tǒng)（主電機(jī)、冷卻風(fēng)機(jī)、液壓剎車等）、傳動(dòng)系統(tǒng)（減速箱、齒輪、軸承等）、主承載系統(tǒng)（主軸、主軸承、懸掛體等）、管子處理裝置（傾斜機(jī)構(gòu)、背鉗、旋轉(zhuǎn)頭、IBOP等）、導(dǎo)軌滑車和平衡系統(tǒng)。機(jī)械系統(tǒng)承受著頂驅(qū)在鉆井流程中的最大和最集中的載荷，直接完成鉆井流程中的起下鉆、旋轉(zhuǎn)鉆進(jìn)、上卸扣和其他輔助動(dòng)作，是頂驅(qū)最為關(guān)鍵的領(lǐng)域系統(tǒng)，也是頂驅(qū)PHM實(shí)施的核心內(nèi)容。頂驅(qū)機(jī)械系統(tǒng)主要故障的fmea分析如表3所示。

通過FMEA分析，可有效總結(jié)頂驅(qū)的主要故障分布和提取關(guān)鍵系統(tǒng)，從而用于指導(dǎo)PHM方案制定。同時(shí)可以總結(jié)出，頂驅(qū)的故障類型與故障部位多樣，故障原因多有不同。因此，針對(duì)頂驅(qū)的PHM是一個(gè)復(fù)雜的過程，但可基于電氣傳動(dòng)與控制、液壓傳動(dòng)與控制和機(jī)械這3大系統(tǒng)對(duì)故障進(jìn)行分類和重要程度分析（機(jī)械系統(tǒng)gt;液壓系統(tǒng)gt;電氣系統(tǒng)），實(shí)現(xiàn)PHM方案的降本增效。

1.3 頂驅(qū)PHM難點(diǎn)分析

工業(yè)裝備的PHM準(zhǔn)確性主要取決于部件/整體退化預(yù)測模型與實(shí)際裝備性能衰減規(guī)律的一致性。頂驅(qū)除包含復(fù)雜機(jī)電液一體化裝備的通用特點(diǎn)和石油機(jī)械的典型特征之外，還具備獨(dú)有特性。根據(jù)頂驅(qū)時(shí)空維度結(jié)構(gòu)和常見故障類型的分析，可以得出頂驅(qū)PHM有以下3個(gè)難點(diǎn)：PHM模型的復(fù)雜性，數(shù)據(jù)的時(shí)變性、復(fù)雜性和滯后性，PHM維護(hù)精度低、可行性差。

1.3.1 PHM模型的復(fù)雜性

頂驅(qū)是一套復(fù)雜的機(jī)電液控一體化系統(tǒng)，如前面所述，其包含了多個(gè)相互關(guān)聯(lián)的不同領(lǐng)域和領(lǐng)域內(nèi)的不同子系統(tǒng)。深地油氣鉆井頂驅(qū)工作環(huán)境復(fù)雜且較為極端，受到常規(guī)工況的重載、高壓、高溫、振動(dòng)、腐蝕等因素的影響（影響結(jié)果為黏滑、憋壓、堵鉆等），可能會(huì)出現(xiàn)多種類型的耦合故障，并且各系統(tǒng)、部件性能衰減過程是非線性、非高斯的，常常伴隨著噪聲。目前，對(duì)于頂驅(qū)零部件性能衰減規(guī)律和理論模型的認(rèn)識(shí)仍主要依賴于仿真模擬和試驗(yàn)數(shù)據(jù)[10.35-36]。想要構(gòu)建全面而完善的模型和算法，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、智能的PHM，將是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程。

1.3.2 頂驅(qū)數(shù)據(jù)的時(shí)變性、復(fù)雜性和滯后性

頂驅(qū)傳感器采集的數(shù)據(jù)反映了裝備環(huán)境和工況隨時(shí)間變化的特征。同時(shí)，頂驅(qū)性能也隨著時(shí)間呈現(xiàn)明顯的退化過程。頂驅(qū)數(shù)據(jù)包括了可采集數(shù)據(jù)和難以采集數(shù)據(jù)，甚至是不可采集數(shù)據(jù)。可采集數(shù)據(jù)通過傳感器直接采集，包括鉆壓、懸重、立管壓力、扭矩、泵沖、鉆時(shí)、并深等鉆井工程參數(shù)；不可采集數(shù)據(jù)以及難以采集數(shù)據(jù)則通過機(jī)理模型仿真和機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測。頂驅(qū)PHM需要獲取的數(shù)據(jù)包括了歷史數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)傳感數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)規(guī)模大。此外，由于頂驅(qū)工作環(huán)境復(fù)雜，需要采集的數(shù)據(jù)獲取難度大，且因數(shù)據(jù)傳輸速度慢而具有滯后性，如井下鉆具數(shù)據(jù)、井下壓力及溫度等。

1.3.3頂驅(qū)PHM維護(hù)精度低、可行性差

傳統(tǒng)的虛擬樣機(jī)仿真中，工況和材料性能在產(chǎn)品生命周期中通常被設(shè)定不變，仿真模型與物理實(shí)體一致性程度低，且數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法未考慮裝備物理特性導(dǎo)致適應(yīng)性不佳，歸納和預(yù)測精度較低；此外，頂驅(qū)的PHM需要長周期的試驗(yàn)，作為鉆井過程中的高價(jià)值核心設(shè)備，可實(shí)際利用的真實(shí)失效數(shù)據(jù)十分有限；同時(shí)數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源，這使得PHM的可行性受到限制。因此，提高PHM的準(zhǔn)確性和可行性是當(dāng)前亟須突破的難題。

綜上所述，模型復(fù)雜性和數(shù)據(jù)時(shí)變性、復(fù)雜性、滯后性，以及PHM維護(hù)精度低和可行性差是目前頂驅(qū)PHM的難點(diǎn)。針對(duì)以上難點(diǎn)，下面分析數(shù)字孿生應(yīng)用于頂驅(qū)PHM應(yīng)該具有的功能和需要解決的關(guān)鍵技術(shù)。

2 頂驅(qū)數(shù)字孿生功能分析和系統(tǒng)框架

根據(jù)頂驅(qū)PHM存在的問題和難點(diǎn)，首先對(duì)頂驅(qū)數(shù)字孿生進(jìn)行功能分析以滿足PHM的關(guān)鍵需求；隨后基于數(shù)字孿生五維模型理論設(shè)計(jì)DT系統(tǒng)框架，以實(shí)現(xiàn)頂驅(qū)數(shù)字孿生體的功能執(zhí)行和PHM閉環(huán)控制。

2.1頂驅(qū)數(shù)字孿生功能分析

目前頂驅(qū)PHM主要存在以下問題：模型生命周期中的保真性差，頂驅(qū)運(yùn)行過程數(shù)據(jù)有效利用率低。PHM維護(hù)精度低且可行性差。為解決上述問題，需要構(gòu)建頂驅(qū)運(yùn)維生命周期高保真DT模型，如圖5所示。根據(jù)頂驅(qū)的監(jiān)測數(shù)據(jù)、機(jī)理仿真數(shù)據(jù)以及智能預(yù)測數(shù)據(jù)，挖掘場景信息和知識(shí)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)的融合來解決PHM精度低、可行性差的問題。

2.1.1頂驅(qū)運(yùn)維生命周期數(shù)字孿生體高保真和一致性功能

精確且還原程度高的模型是智能運(yùn)維的基礎(chǔ)。頂驅(qū)在全生命周期都會(huì)經(jīng)歷性能的退化衰減，而常規(guī)數(shù)字化模型是基于理想幾何尺寸、材料特性和工況進(jìn)行仿真的；同時(shí)頂驅(qū)是由多個(gè)層次和多領(lǐng)域系統(tǒng)構(gòu)成的，傳統(tǒng)數(shù)字化建模往往只考慮單個(gè)層次或特定部件，這導(dǎo)致模型與實(shí)際物理實(shí)體存在不一致性，還原程度低。因此，數(shù)字孿生體需要能夠真實(shí)地反映頂驅(qū)的性能衰減等時(shí)變因素，包含多層次、多領(lǐng)域信息，并能夠動(dòng)態(tài)更新，以實(shí)現(xiàn)對(duì)頂驅(qū)的高保真和一致性描述。

2.1.2頂驅(qū)復(fù)雜時(shí)變耦合數(shù)據(jù)的有效挖掘和感知功能

在頂驅(qū)的使用過程中，其狀態(tài)、環(huán)境和使用參數(shù)都具有時(shí)變和耦合性，并且與具體的應(yīng)用場景密切相關(guān)。因此，要進(jìn)行精確的PHM必須有效地挖掘數(shù)據(jù)中的特征和信息。數(shù)字孿生體需要具備有效挖掘和感知復(fù)雜耦合時(shí)變大數(shù)據(jù)的能力，能夠基于采集的傳感器數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)機(jī)理仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行智能的分析和挖掘，揭示頂驅(qū)狀態(tài)數(shù)據(jù)與應(yīng)用場景的耦合機(jī)理，為PHM提供有效的信息支持。

2.1.3物理機(jī)理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)融合的頂驅(qū)裝備PHM功能

目前對(duì)于頂驅(qū)的PHM研究主要集中在使用基于物理（Physics-based，PB）、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（Data-driven，DD）中的一類方法，或僅使用PB/DD中的單一方法上。這種單一方法往往存在著模型和數(shù)據(jù)、虛擬和實(shí)體之間缺乏交互聯(lián)通的問題，導(dǎo)致模型一致性差、算法適用性差、精度低以及可行性不足等。只針對(duì)單個(gè)部件或單一系統(tǒng)進(jìn)行PHM研究，無法滿足對(duì)頂驅(qū)的多層次、多領(lǐng)域綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及預(yù)測性維護(hù)功能制定需求。為了實(shí)現(xiàn)更精確、更可行的PHM，頂驅(qū)數(shù)字孿生體應(yīng)該具備物理機(jī)理模型和場景感知數(shù)據(jù)融合的功能，通過融合不同類型的數(shù)據(jù)和模型，更準(zhǔn)確地預(yù)測設(shè)備的性能退化和故障。

2.2頂驅(qū)數(shù)字孿生系統(tǒng)框架

為了實(shí)現(xiàn)頂驅(qū)數(shù)字孿生關(guān)鍵功能的閉環(huán)執(zhí)行與控制，確保其應(yīng)用于PHM運(yùn)維的可行性，筆者基于數(shù)字孿生五維模型理論[24-37]，設(shè)計(jì)并構(gòu)建了深地油氣鉆井頂驅(qū)數(shù)字孿生系統(tǒng)框架，主要包括頂驅(qū)物理實(shí)體、虛擬模型、數(shù)據(jù)連接層、數(shù)據(jù)處理層和可視化服務(wù)平臺(tái)。如圖6所示。

2.2.1頂驅(qū)物理實(shí)體頂驅(qū)物理實(shí)體由頂驅(qū)的各個(gè)實(shí)體系統(tǒng)、機(jī)構(gòu)及其配置的感知通信設(shè)備組成，是數(shù)字孿生系統(tǒng)的實(shí)時(shí)映射對(duì)象。實(shí)體系統(tǒng)具備典型的多層次、多領(lǐng)域特征，主要包括電氣傳動(dòng)與控制系統(tǒng)、液壓傳動(dòng)與控制系統(tǒng)、機(jī)械系統(tǒng)等。以機(jī)械系統(tǒng)為例，可以進(jìn)一步劃分為主承載系統(tǒng)、動(dòng)力系統(tǒng)、傳動(dòng)系統(tǒng)等。主承載系統(tǒng)由主軸、主軸承、內(nèi)套、懸掛體等組成。感知通信設(shè)備包含在電氣傳動(dòng)與控制系統(tǒng)中，包括各關(guān)鍵位置溫度、壓力及加速度等各型傳感器，PLC與數(shù)據(jù)采集卡以及對(duì)裝備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與反控的工控機(jī)（司鉆設(shè)備）。

2.2.2 頂驅(qū)虛擬模型

頂驅(qū)數(shù)字孿生虛擬模型由井上部分模塊化高保真三維模型、頂驅(qū)關(guān)鍵系統(tǒng)多領(lǐng)域耦合機(jī)理模型、關(guān)鍵部件性能機(jī)理模型及融合實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)與機(jī)理模型結(jié)果數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與剩余使用壽命（RemainingUsefulLife，RUL）預(yù)測算法模型等組成，是頂驅(qū)物理實(shí)體的數(shù)字化鏡像映射。高保真三維模型用于靜態(tài)展示頂驅(qū)的外形，并實(shí)時(shí)還原其在鉆井全流程中的執(zhí)行動(dòng)作（包括提升、下鉆、上卸扣、旋轉(zhuǎn)鉆進(jìn)等）。關(guān)鍵系統(tǒng)多領(lǐng)域耦合機(jī)理模型包含傳動(dòng)和主承載機(jī)械系統(tǒng)、主要液壓執(zhí)行系統(tǒng)、主電機(jī)電氣系統(tǒng)和主要控制系統(tǒng)的耦合模型。關(guān)鍵部件性能機(jī)理模型可實(shí)時(shí)模擬分析主軸、主軸承、減速箱、傳動(dòng)齒輪、傾斜裝置等的運(yùn)行性能。二者共同實(shí)現(xiàn)頂驅(qū)多層次、多領(lǐng)域耦合的物理機(jī)理映射。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與RUL預(yù)測算法模型基于歷史和仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，在投入運(yùn)行后基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)修正，實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確度的預(yù)測分析。針對(duì)物理實(shí)體與虛擬模型的一致性，可采用粒子濾波算法構(gòu)建模型與真實(shí)數(shù)據(jù)融合的修正算法，將真實(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測值作為算法的觀測值，對(duì)模型仿真進(jìn)行修正。

2.2.3數(shù)據(jù)連接層

數(shù)據(jù)連接層是頂驅(qū)數(shù)字孿生系統(tǒng)中連接物理實(shí)體、虛擬模型、數(shù)據(jù)處理層和可視化服務(wù)平臺(tái)等各模塊和實(shí)現(xiàn)雙向數(shù)據(jù)傳輸互動(dòng)的橋梁。頂驅(qū)物理實(shí)體傳感器采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)連接層（Modbus、TCP/IP、LoRa等通信協(xié)議）后進(jìn)人數(shù)據(jù)處理層。此外，虛擬模型的結(jié)果數(shù)據(jù)同樣經(jīng)數(shù)據(jù)連接層（軟件通信接口）后進(jìn)入數(shù)據(jù)處理層。最終，處理完畢的數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)連接層（數(shù)據(jù)庫/軟件通信接口）進(jìn)入可視化服務(wù)平臺(tái)，平臺(tái)的反饋信息與指令經(jīng)由同樣通道完成物理實(shí)體的調(diào)整控制。

2.2.4數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層是頂驅(qū)數(shù)字孿生系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)中介，包含系統(tǒng)核心數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)處理功能模塊。頂驅(qū)裝備的歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫中以供調(diào)用，其他模塊的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)都需進(jìn)人數(shù)據(jù)處理層進(jìn)行進(jìn)一步的過濾和降噪，并根據(jù)數(shù)據(jù)頻率、規(guī)模、類型及功能進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)和分發(fā)（如井上高頻數(shù)據(jù)和井下低頻數(shù)據(jù)分類）。數(shù)字孿生系統(tǒng)的數(shù)據(jù)循環(huán)通過數(shù)據(jù)連接層和數(shù)據(jù)處理層的協(xié)同來實(shí)現(xiàn)

2.2.5 可視化服務(wù)平臺(tái)

可視化服務(wù)平臺(tái)是頂驅(qū)數(shù)字孿生系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互、功能執(zhí)行和反饋控制的媒介。頂驅(qū)三維模型和機(jī)理模型都將平臺(tái)作為可視化和智能運(yùn)維功能的載體，存儲(chǔ)于核心數(shù)據(jù)庫中的底層算法模型在被調(diào)用后，經(jīng)數(shù)據(jù)連接層和處理層直接作用于可視化服務(wù)平臺(tái)的實(shí)用性運(yùn)維功能，包括關(guān)鍵數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示、機(jī)理模型可視化顯示和編輯、在線監(jiān)測與故障報(bào)警、司鉆虛擬調(diào)試、生產(chǎn)優(yōu)化、人員培訓(xùn)等。

3頂驅(qū)數(shù)字孿生PHM運(yùn)維框架設(shè)計(jì)

根據(jù)頂驅(qū)數(shù)字孿生關(guān)鍵功能和技術(shù)分析，以及頂驅(qū)數(shù)字孿生系統(tǒng)框架，提出了頂驅(qū)數(shù)字孿生PHM運(yùn)維框架（見圖7）。運(yùn)維框架主要包括頂驅(qū)裝備物理空間、智能場景感知模塊、多層次多領(lǐng)域DT模型，以及模型和數(shù)據(jù)融合的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、預(yù)測性維護(hù)方法等。其主要工作流程如下：

（1）根據(jù)頂驅(qū)PHM的應(yīng)用目的，分析數(shù)據(jù)采集要求并制定感知設(shè)備部署方案。在頂驅(qū)上安裝振動(dòng)、應(yīng)變、溫度、壓力等各類高精度傳感器，采集并傳輸頂驅(qū)在物理空間中的復(fù)雜、耦合和時(shí)變數(shù)據(jù)，為頂驅(qū)數(shù)字孿生體提供基本的信息感知功能，并支撐更加準(zhǔn)確、充分的數(shù)據(jù)源。同時(shí)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)不同傳感數(shù)據(jù)與控制數(shù)據(jù)的協(xié)議接口轉(zhuǎn)化與兼容，以構(gòu)建快速、安全、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)交互通道，用于支持?jǐn)?shù)據(jù)流動(dòng)和指令反饋。

（2）在頂驅(qū)傳感器采集數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建場景感知模塊，實(shí)現(xiàn)場景感知數(shù)據(jù)的獲取與存儲(chǔ)，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征的提取、特征的選擇和特征的融合等，同時(shí)基于頂驅(qū)數(shù)字孿生機(jī)理模型仿真分析實(shí)現(xiàn)不可獲取數(shù)據(jù)的預(yù)測。分別構(gòu)建場景歷史數(shù)據(jù)庫、場景特征數(shù)據(jù)庫和實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)庫，為上層的應(yīng)用（數(shù)字孿生多層次、多領(lǐng)域機(jī)理模型的更新，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的訓(xùn)練和預(yù)測，融合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和RUL預(yù)測算法的求解）提供有效信息。

（3）基于頂驅(qū)數(shù)字孿生系統(tǒng)虛實(shí)數(shù)據(jù)通信和多層次、多領(lǐng)域耦合機(jī)理模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)頂驅(qū)關(guān)鍵運(yùn)行狀態(tài)的在線監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析。例如：模擬頂驅(qū)減速箱工作狀態(tài)，顯示齒輪轉(zhuǎn)速、潤滑油溫度、軸承振動(dòng)和沖擊；模擬背鉗及其液壓控制系統(tǒng)工作狀態(tài)，顯示內(nèi)部夾持力、力矩、管路壓力；模擬吊環(huán)傾斜系統(tǒng)及其液壓系統(tǒng)工作狀態(tài)，顯示吊環(huán)傾角；模擬提升及平衡機(jī)構(gòu)液壓系統(tǒng)狀態(tài)，顯示頂驅(qū)高度、運(yùn)動(dòng)速度；模擬電機(jī)工作狀態(tài)，顯示電機(jī)工作電流、電壓等。針對(duì)高精度仿真工具構(gòu)建的機(jī)理模型（如有限元分析模型）進(jìn)行模型降階和代理模型（可利用深度學(xué)習(xí)算法CNN等）訓(xùn)練后，將多工況下的代理模型和模型計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中，基于新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用自學(xué)習(xí)修正方法進(jìn)行精度修正和模型參數(shù)更新。根據(jù)性能測試和現(xiàn)場數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)字孿生模型的一致性驗(yàn)證，并基于新的工況數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)模型的動(dòng)態(tài)更新。

（4）在PHM算法部分，分別構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和故障預(yù)測模型。如風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可基于頂驅(qū)FMEA，構(gòu)建面向?qū)ο蟮呢惾~斯網(wǎng)絡(luò)模型（Object-OrientedBayesianNetworks，OOBN），實(shí)現(xiàn)對(duì)頂驅(qū)各模塊不同故障類型的實(shí)時(shí)故障前兆分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；如故障預(yù)測可利用深度學(xué)習(xí)長短期記憶（LongShort-TermMemory，LSTM）模型或隨機(jī)森林模型，基于場景感知特征和失效、終止歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練與驗(yàn)證，并利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)RUL預(yù)測。針對(duì)不同的應(yīng)用場景，分別利用遷移學(xué)習(xí)算法和濾波算法實(shí)現(xiàn)DT機(jī)理模型仿真和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的有效融合，從而提高PHM的精度和可行性。

4結(jié)論及認(rèn)識(shí)

（1）構(gòu)建復(fù)雜裝備的多層次、多領(lǐng)域耦合機(jī)理模型并確保其與物理系統(tǒng)虛實(shí)一致性，充分挖掘和利用裝備運(yùn)行過程中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，有效融合PB和DD方法的處理結(jié)果并制定重大能源裝備的PHM策略，仍是亟待解決的技術(shù)難題。而數(shù)字孿生技術(shù)具有可信度建模與仿真、虛實(shí)數(shù)據(jù)交互、多層級(jí)信息綜合、全生命周期運(yùn)行優(yōu)化等特點(diǎn)，其概念的出現(xiàn)以及DT系統(tǒng)在裝備領(lǐng)域的初步應(yīng)用，為頂驅(qū)PHM提供了良好的解決思路。

（2）數(shù)字孿生技術(shù)概念及相關(guān)應(yīng)用方法可通過多層次多維機(jī)理模型構(gòu)建、虛實(shí)空間多維數(shù)據(jù)映射、虛實(shí)狀態(tài)一致性迭代修正和多域特征分析預(yù)測等功能有效滿足裝備PHM中的關(guān)鍵技術(shù)需求。頂驅(qū)在鉆井系統(tǒng)中承受主要載荷，運(yùn)行工況多變且受載機(jī)理復(fù)雜，同時(shí)傳感器部署的類型和數(shù)量有限，歷史失效數(shù)據(jù)規(guī)模較小。因此，構(gòu)建頂驅(qū)數(shù)字孿生體，融合PB和DD方法構(gòu)建頂驅(qū)混合PHM體系，是實(shí)現(xiàn)對(duì)頂驅(qū)更為全面的在線監(jiān)測與機(jī)理分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)頂驅(qū)鉆井過程的高準(zhǔn)確度風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與故障預(yù)測，提升其運(yùn)維智能化水平的有效手段。

（3）針對(duì)重大能源裝備智能運(yùn)維需求、萬米深地油氣開發(fā)裝備可靠性需求和頂驅(qū)PHM運(yùn)維需求，對(duì)頂驅(qū)進(jìn)行了系統(tǒng)分析與FMEA分析，總結(jié)了PHM相關(guān)重點(diǎn)問題，并提出了數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的深地鉆井頂驅(qū)PHM運(yùn)維框架。所提出的頂驅(qū)數(shù)字孿生系統(tǒng)框架具備良好的工業(yè)可應(yīng)用性與普適性，可充分利用現(xiàn)役頂驅(qū)的配套系統(tǒng)進(jìn)行拓展，適應(yīng)頂驅(qū)鉆井流程中的關(guān)鍵運(yùn)維需求，可為頂驅(qū)數(shù)字孿生系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用部署提供概念指導(dǎo)與技術(shù)借鑒。

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