Revolutionizing Oil Production State Diagnosis With Digital Twin and Deep Learning Fusion Technology
Notice bibliographique
Résumé
As global energy demand continues to grow, the efficiency and safety of oil and gas production systems have become increasingly important. However, the current‐state diagnosis technologies in the oil and gas production sector still face multiple challenges. Traditional monitoring methods often rely on experience and rule‐based approaches, making it difficult to reflect the actual operating status of the system in real time. These methods show insufficient accuracy and response speed when dealing with complex operating conditions and sudden events, leading to potential economic losses and safety hazards. Aiming to enhance the real‐time diagnostic capabilities of oil and gas production processes, this study introduces an improved long short‐term memory (LSTM) neural network into digital twin models. Digital twins have emerged as a potent tool for monitoring and diagnosing the state of oil and gas production processes. However, due to the inherent complexity of these processes, traditional digital twin models often underperform. To address this issue, we propose integrating an advanced LSTM neural network to improve the diagnostic accuracy and efficiency of these models in real‐time applications. Initially, a digital twin model is constructed based on the physical model of oil and gas production processes, simulating the behavior of the real system. Surface data are employed to estimate well data, which is subsequently used to train the LSTM neural network. This trained neural network analyzes real‐time data collected from sensors installed in the physical system and updates the digital twin model accordingly. By comparing the behavior of the real system with that of the digital twin model, deviations can be identified, allowing for accurate diagnosis of the production state. Furthermore, the improved neural network optimizes the performance of the digital twin model by mitigating the impact of complex production processes, enhancing diagnostic accuracy and efficiency. The LSTM network is utilized to predict the future state of oil and gas production based on real‐time data from the same block or well during different periods, enabling deep integration of physical and information layer data, as well as self‐perception and self‐prediction capabilities. Results demonstrate that the proposed method effectively monitors and predicts the operational state of oil and gas production, providing critical data to improve production efficiency. The integration of digital twins and deep learning technology can enhance the intelligence of oil and gas production processes and offer theoretical support for the development of intelligent oil and gas fields in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».