在油田开发向深层、非常规储层迈进的过程中，井筒完整性失效导致的井控事故年均增长15%，单井修复成本超2000万元，且传统监测手段因数据孤岛、分析滞后等问题，难以支撑“安全-效益”双目标。基于多源数据融合的井筒可视化智能监测系统，通过整合地质、工程、生产、环境四大类数据，结合数字孪生与AI技术，实现井筒状态实时映射、风险动态预警与决策智能辅助，技术验证表明可将井控事故响应时间缩短70%，单井全生命周期运维成本降低18%。

多源数据融合架构设计

系统采用“端-边-云”三级架构，构建数据驱动的井筒健康管理闭环：

边缘感知层：全域数据采集网络

井筒本体数据：部署分布式光纤传感（DTS/DAS）、微机电（MEMS）传感器阵列，实时采集温度、压力、振动、应变等12类参数，采样频率达1kHz。

地质环境数据：通过井下随钻测井（LWD）、井周声波成像，获取地层岩性、孔隙压力、地应力等动态参数，分辨率达0.1m。

生产动态数据：接入井口流量计、电潜泵控制器等设备数据，同步解析产液量、含水率、泵效等生产指标。

环境载荷数据：集成台风路径预测、地震波监测、海流速传感器数据，量化极端工况对井筒的载荷冲击。

边缘计算层：数据清洗与特征提取在井场部署边缘计算网关，实现三大功能：

多源数据对齐：基于时间戳与空间坐标，将光纤信号、测井曲线、生产报表等异构数据统一至同一时空基准。

特征工程处理：提取温度梯度突变点、压力波动频谱、应变能密度等200+项特征参数，数据压缩率达95%。

轻量化AI推理：部署TensorRT加速的YOLOv8模型，实时识别套管接箍腐蚀、水泥环脱粘等缺陷，检测准确率92%。

云端融合层：数字孪生与智能决策构建井筒数字孪生体，实现三维度融合：

几何-物理融合：基于激光点云扫描与有限元建模，生成含10万+网格单元的井筒三维模型，动态映射应力场、渗流场分布。

静态-动态融合：将地质模型（如岩性、断层）与实时监测数据（如压力、温度）进行时空耦合，预测裂缝扩展路径。

历史-实时融合：通过LSTM神经网络学习30年井史数据，建立“工况-失效”概率图谱，实现风险量化评估。

核心技术突破与应用场景

跨模态数据对齐与关联分析开发基于时空图神经网络（ST-GNN）的融合算法，解决光纤信号与地质参数的语义鸿沟。例如，在南海某平台井，通过关联DTS温度异常与随钻测井岩性数据，发现某分支井眼在泥岩段存在严重漏失，及时调整钻井液密度，避免井涌事故。

动态风险预警与决策支持

风险分级预警：建立“压力-温度-形变”三维度预警阈值库，将风险划分为蓝、黄、橙、红四级。在长庆油田某致密气井，系统提前48小时预警套管外挤压力超限，指导压井液密度优化，避免井筒坍塌。

智能决策引擎：集成专家规则与强化学习算法，生成封井、压井、修井等6类应急方案。例如，在塔里木盆地某超深井，系统根据实时监测数据，自动推荐“压井液密度+1.2g/cm³、节流阀开度-15%”的组合策略，使井控时间从传统方案的8小时缩短至2.4小时。

全生命周期健康档案建立“一井一档”数据库，涵盖设计参数、施工日志、监测数据、维修记录等200+字段。通过自然语言处理（NLP）解析非结构化文本（如地质报告、作业总结），自动提取关键信息，支撑井筒寿命预测与退役决策。

系统将向三大方向深化：

边缘智能升级：研发井下自主决策芯片，实现“感知-分析-执行”全流程毫秒级闭环；

多井协同优化：构建井场级数字孪生网络，通过多井数据协同分析，优化丛式井防碰绕障轨迹；

碳足迹追踪：集成碳排放监测模块，量化井筒全生命周期碳成本，支撑油田低碳转型决策。

在这场技术革新的浪潮中，捷瑞数字及其自主研发的伏锂码云平台发挥着举足轻重的作用。伏锂码云平台通过多源数据融合与智能技术的深度耦合，井筒监测系统正从“被动响应”向“主动预防”跃迁，为非常规油气安全高效开发提供核心支撑。