针对地质钻进过程中钻遇对象未知且复杂多变，钻进事故频发的现状，采用数字孪生技术，构建了基于时序数据驱动的地质钻探数字孪生模型体系，用以满足随钻预测、工况识别、钻速优化等实际需求。将监测到的地表设备、随钻测量、钻进工艺等数据按照时间序列分解为事前数据、实时数据、延时数据和迟到数据，利用物联网技术将这些多源异构数据进行处理，采用时序数据进行特征分析，基于事前数据建立典型工况，基于实时数据进行随钻预测和钻进过程工况识别，将时序演进融合延时数据与迟到数据进行钻后优化，建立了数字孪生智能钻进周期服务平台，涉及设备物理层、虚拟模型层、数据处理层及钻探服务层4层交互系统，实现钻前、钻中、钻后全数据的全过程集成融合，从而达到了钻进系统参数最优化配置和安全高效钻探的目的。基于上述平台，利用Unity3D软件开发了数字孪生智能钻进原型系统，实现了钻前设备的数字化设计、钻进过程孔内三维可视化和钻进过程参数实时监测与控制的功能。结果表明基于时序数构建的据数字孪生模型可有效提高钻进过程的效率和可靠性。研究结果为智能钻探优化提供了全新的路径和方法，有望在煤炭、石油、天然气、页岩气钻探等领域实现工程应用。

1 钻探时序数据特征及驱动方法
1.1 数据特征
1.2 数据采集与传输
1.3 钻进时序数据关联与融合方法
2 基于数字孪生的智能钻进服务平台架构
2.1 系统架构
2.2 运行流程
3 钻探数字孪生原型系统示例
3.1 钻孔数字虚拟化设计
3.2 钻进过程孔底三维可视化
3.3 钻进过程参数虚拟监测及控制
4 结 论

姜杰,霍宇翔,张颢曦等.基于数字孪生的智能钻探服务平台架构[J/OL].煤田地质与勘探:1-10[2023-07-06].http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1155.P.20230704.1507.004.html