某儲氣庫機理孿生(Born)平台

将數字孿生(Born)的(Of)應用(Use)從離線模拟分析推動到(Arrive)在(Exist)線規劃支持。以(By)儲氣庫實際運行工況爲(For)基礎,建立仿真算法驗證過程所見即所得,在(Exist)線計算過程清晰可見。

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項目背景

随着現場生(Born)産的(Of)精細化、動态化、實時(Hour)化的(Of)操作(Do)需求提升,以(By)及油氣行業朝着數字化、智能化管理方向發展。同時(Hour),高精度動态仿真模拟軟件的(Of)優點也越來(Come)越明顯。高精度動态仿真模拟軟件複現現場工藝與控制,幾乎所有控制參數可随時(Hour)間動态變化,精确反應各類參數的(Of)動态波動情況。儲氣庫注采氣等工藝存在(Exist)生(Born)産波動,關鍵參數較大(Big)變化的(Of)情況,注采需求變化頻繁,爲(For)實際生(Born)産帶來(Come)低效、高能耗、高風險等問題。因此,基于(At)數字孿生(Born)技術,采用(Use)高精度動态模拟技術對儲氣庫生(Born)産工藝進行一(One)體化建模,并結合生(Born)産需求開展優化應用(Use)研究顯得十分必要(Want)。

項目亮點

1719825392195708.png數字孿生(Born)與機理模型的(Of)動态化結合。将數字孿生(Born)的(Of)應用(Use)從離線模拟分析推動到(Arrive)在(Exist)線規劃支持。以(By)儲氣庫實際運行工況爲(For)基礎,建立仿真算法驗證過程所見即所得,在(Exist)線計算過程清晰可見。

1719825392195708.png數字孿生(Born)在(Exist)線運行實時(Hour)工況數據。将機理模型、機器學習模型等,與實時(Hour)數據實現有效的(Of)融合。用(Use)于(At)在(Exist)線決策支持,幫助生(Born)産操作(Do)、生(Born)産管理人(People)員在(Exist)操作(Do)、維護和(And)支持期間的(Of)規劃和(And)決策。通過動态化的(Of)模型的(Of)加入,讓孿生(Born)具備預測性維護、智能規劃等新型應用(Use)。

在(Exist)

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