Architecture of intelligent service platform for drilling based on digital twin
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摘要:
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，用以满足随钻探测、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，实时数据进行随钻预测和钻进过程工况识别，延时数据和迟到数据演进融合进行钻后优化，建立了数字孪生智能钻进周期服务平台，平台设计了设备物理层、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，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，基于时序数据构建的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、页岩气等钻探领域实现工程应用。
Abstract:In view of the situation of unknown, complex and variable drilling objects and frequent drilling accidents during the geological drilling, a digital twin model system of geological drilling based on time series data was built with the digital twin technology, so as to meet the actual requirements of prediction while drilling, condition identification, drilling rate optimization and others. The monitored data of ground equipment, measurement-while-drilling and drilling process were decomposed into prior data, real-time data, delayed data and late data according to the time series. On this basis, these multi-source heterogeneous data were processed by the Internet of Things, characteristic analysis was carried out with the time series data, the typical operating conditions were established based on the prior data, the conditions of prediction while drilling and that during the drilling were identified based on real-time data, and the time series evolution was integrated with the delayed and late data for post-drilling optimization. Then, the digital twin based intelligent drilling full-cycle service platform was established, this platform has been designed with a four interactive systems of equipment physical layer, virtual model layer, data processing layer and drilling service layer, which realizes the full-process integration of the prior data, real-time data, and delayed data. Thus, the purposes of optimal configuration of the drilling system parameters and drilling with high safety and efficiency have been achieved. Based on the above platform, the digital twin based intelligent drilling prototype system was developed using the Unity3D software, which realized the functions of digital design of pre-drilling equipment, 3D visualization of the drilling process and real-time monitoring and controlling of drilling parameters. The results show that the digital twin model based on time series data could effectively improve the efficiency and reliability of the drilling process. Besides, the research results could provide a new path and method for intelligent drilling optimization under the complex geological conditions, which is expected to be applied in coal, oil, natural gas, shale gas drilling and other fields.
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瓦斯作为煤矿安全生产的“头号杀手”，对煤矿的安全开采形成了严重威胁[1-3]。我国煤层高瓦斯含量矿井占比达到了总量的50%以上 [4-5]。针对瓦斯危害问题，我国提出了瓦斯综合防治的工作方针及责任体系，将瓦斯预抽采作为降低瓦斯危害的重要措施[6-8]。但是，受地质构造影响，坚固性系数f≤0.5的松软煤层数量占比达到了55.3%[9]。这类煤层煤质松软、力学强度低、孔壁不稳定及瓦斯透过性差[10-11]，严重制约了瓦斯治理效率及回采进程。空气螺杆钻进技术是目前解决松软煤层问题的有效手段[12-15]，但在长期实践过程中，该技术的局限性也逐步凸显，例如粉尘污染严重、冷却润滑效果差及携粉效果有限等。采用泡沫钻进工艺是解决上述问题有效手段，即利用泡沫冲洗液代替循环空气，形成空气螺杆泡沫钻进技术，充分发挥其优良的钻孔净化能力、岩粉捕捉能力、冷却润滑钻头能力以及护壁能力，实现瓦斯抽采钻孔安全高效钻进。松软煤层瓦斯抽采孔空气螺杆泡沫钻进工艺的关键技术之一是泡沫发生器，目前大多发泡器存在局限性并不能满足空气螺杆泡沫钻进工艺要求，因此，亟需研发新型结构的泡沫发生器为松软煤层瓦斯抽采钻孔空气螺杆泡沫钻进工艺的应用提供支撑。
泡沫发生器分为涡轮式、孔隙式、同心管式、射流式以及螺旋式等[16]。目前新型结构的螺旋式泡沫发生器在泡沫发生器内部设置了正弦旋流区、自旋流混合区以及反弦旋流区增强发泡效果[17-18]，存在着结构简单易于维修的优点。但由于无动力源螺旋叶片转速容易过低，导致发泡能力有限，起泡倍率及泡沫质量难以满足松软煤层钻进对泡沫流体的指标要求。孔隙式泡沫发生器可以按照规定的气液比进行调整以满足不同工况的要求并且发泡效果好[19]，但使用过程中极易堵塞，并且其结构复杂，维修难度大。挡板式泡沫发生器结构简单，不易堵塞，易于维修 [20]，但发泡倍率低并且产生的泡沫质量差。射流式泡沫发生器结构简单，但是无法控制进气量并且容易出现进气不稳定的问题[21]。
基于此，笔者在螺旋式泡沫发生器基础上增设空气动能转化装置，充分利用空压机产生的高压气体，增强泡沫发生器对气液混合物的搅拌能力。同时，结合螺旋式发泡结构和涡轮式发泡结构优势，提升气液混合效率，从而实现泡沫发生器发泡效率的提升。采用数值仿真分析方法，分析空气动能转化装置设计合理性，并采用群体平衡模型(Population balance mode，PBM)对30°、45°及60°三种不同安装角度叶片的搅拌效果进行对比分析，优选涡轮搅拌段叶片最佳安装角度。
1 泡沫发生器结构设计
该泡沫发生器主要由动能转化装置、涡轮搅拌段以及螺旋搅拌段组成，如图1所示，关键结构参数见表1。
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图 1 风动式泡沫发生器结构1—动能转化装置外壳；2—动能转化叶片；3—泡沫发生器外壳；4—搅拌叶片；5—主轴，6—螺旋搅拌叶片Figure 1. Structure of pneumatic foam generator表 1 关键结构尺寸参数Table 1. Key structural dimensions进液口外径/mm 进气口外径/mm 出泡口外径/mm 动能转化叶片个数 涡轮搅拌段长度/mm 叶片倾角/(°) 叶片间距/mm 搅拌叶片个数 48 25 15 6 300 待定 60 3 该泡沫发生器总长650 mm。其中，空气动能转化装置由壳体1与动能转化叶片2组成，动能转化叶片2固定于主轴5上，工作时与主轴5共同旋转。涡轮搅拌段总长300 mm，分为正旋区与逆旋区，逆旋区叶片安装方向与正旋区方向相反，每个区间包含搅拌叶片3组，每组叶片3个，叶片间距60 mm；螺旋搅拌段总长120 mm，螺旋圈数为4圈。
工作时，空压机产生的高压气体自进气口进入动能转化装置，驱动叶片以一定角速度旋转，并带动主轴以相同的速度旋转。与此同时，泡沫基液自进液口进入，并被送至涡轮搅拌段，在正旋区叶片的搅拌作用下完成气液初步混合，流体继续向前运动至逆旋区后，叶片相反的安装角度会迫使搅拌方向变化，进而使流体压力增加，不稳定的大泡沫被挤压以至破裂转化成更加稳定的小泡沫。同时，逆旋区的叶片继续对未完成发泡的泡沫基液进行进一步气液混合。最后，发泡基液与泡沫流体混合物进入螺旋搅拌段，螺旋搅拌段叶片对混合物进行最终搅拌剪切发泡后，将泡沫流体输送至出泡口，完成发泡。
由上述分析可知，空气动能转化装置是泡沫发生器的关键部件之一，其主要功能是利用空压机产生的高压气体驱动泡沫发生器主轴旋转，实现对气液混合物的充分搅拌。除此以外，还要确保高压空气能顺利进入泡沫发生器内与泡沫基液混合。
2 空气动能转化装置流场仿真分析
空气动能转化装置结构设计的合理性决定着泡沫发生器的气液混合及发泡的效果，本文采用流体仿真软件Fluent对该装置内部流场进行分析，研究其在一定压力条件下，驱动主轴的旋转速度。在此基础上,评价其完成动能转化的气体能否继续进入泡沫发生器内部进行后续气液混合。空气动能转化装置结构设计如图2所示。
2.1 几何模型网格划分
对空气动能转化装置进行网格划分，网格划分时，对叶片部分旋转域添加尺寸为1 mm，其余部分为5 mm，并在叶片旋转域外部添加膨胀层，最终划分结果如图3所示。
网格划分的质量决定着计算结果的好坏[22-23]，网格划分质量评价结果见表2。
表 2 网格划分质量评价结果Table 2. Grid division quality evaluation results评价指标 纵横比 偏度 正交质量 最大值 14.929 0.910 54 0.99411 最小值 1.1625 3.1066 ×10−48.9459 ×10−2平均值 1.898 0.23086 0.76793 为提高计算精度，网格划分时，在叶片附近流体域添加了膨胀层。此时，网格纵横比最大值小于100代表网格质量符合要求，偏度最大不应超过0.96，正交质量越接近于1，代表网格质量越好。由表2可知，划分网格纵横比最大为14.929；网格偏度最小为3.106 6×10−4，最大为0.910 54，平均为
0.2308 6，最大值小于0.96，并且网格正交质量最大为0.994 11。综合各项数据表明，所划分的网格质量较好，可以满足计算精度要求。2.2 边界条件及计算模型选择
泡沫冲洗液所使用的发泡基液由大量水与少量发泡剂及外加剂混合而成，因此,在仿真过程中以水代替泡沫基液作为主相，以空气作为气相。查阅API700物质物性平台可知，主相水的密度为998.2 kg/m3，黏度为0.001 003 Pa·s，次相空气密度为1.225 kg/m3，黏度为1.789 4×10−5 Pa·s [24]，考虑重力加速度值为9.8 m/s2。入口设置为压力入口，压力值为0.8 MPa，出口压力设置为大气压。
黏性模型选用K-epsilon的Realizable模型，壁面函数选择标准壁面函数。由于涉及流体域旋转，因此需要打开动网格。为了提高收敛速度，降低计算时间，网格方法采用光顺与网格重构，并打开6自由度选项。创建动网格区域时，重心位置、重心速度等根据模型数据进行设置。
计算求解进行如下设置：压力速度耦合方案选用Coupled，空间离散梯度设置为Least Squares Cell Based，压力为Second Order，动量为Second Order Upwind，湍流动能为First Order Upwind，湍流耗散率为First Order Upwind时间项离散格式为First Order Implicit，松弛因子采用默认设置。
2.3 仿真结果分析
2.3.1 速度分布
动能转化装置内部速度分布云图如图4所示。由图可知，气体进入后，推动叶片高速旋转，叶片边缘与壳体中间区域的空气流速较高，形成孔隙高速流场，最高速度达到了8.78×102 m/s；相邻两叶片之间的区域空气流速向中心逐渐递减。经分析认为，气体在进入空气动能转化装置后，撞击叶片表面，压缩空气携带的能量转化为叶片的动能，叶片被推动旋转。完成动能转化后，气体流速降低，并向中心区域逐渐递减。在这一过程中，叶片的平均速度达到了621.61 r/min。表明空气动能转化装置实现了设计功能，完成了动能转化。
2.3.2 速度矢量
由速度矢量图(图5)可知，气体进入空气动能转化装置驱动叶片，使其具备一定的转速，且可以明显看出气体从动能转化装置出口喷出，进入泡沫发生器内部，进一步证明动能转化装置达到了设计要求，在完成动能转化后，气体可以进入泡沫发生器内部，进行后续的气液混合过程。
3 搅拌叶片安装角度优选
搅拌叶片通过不断的搅拌及剪切破碎作用，使得气液充分混合并迫使不稳定的大气泡不断地转化为稳定的小气泡。不同的叶片安装角度(迎风角)必然会产生不同的搅拌效果。经反复研究，本文确定选择30°、45°以及60°三种叶片安装角进行仿真分析，建模情况如图6所示。
采用PBM模型及滑移网格，利用混合相迹线分布、流体域湍流分布、气相分布以及气泡粒径分布对30°、45°及60°安装角的搅拌叶片的气液混合效果进行对比分析。
3.1 网格划分
将模型导入Spaceclaim中进行流场处理，再将文件导入Fluent Meshing中进行网格划分，网格划分情况如图7所示。
采用偏度评价网格质量，如图8所示。为保证仿真结果真实性以及提高计算效率，网格偏度应当小于0.96，越小表示所形成的网格质量越好。由图8可知，网格划分偏度均小于0.8，符合网格质量划分标准，满足流体仿真要求。
3.2 边界条件与计算模型设置
将划分好的网格文件导入流体仿真软件中，选择欧拉模型，添加水作为液相材料，并设为主相，空气为次相。激活PBM模型，气泡粒径组设为6组，气泡最小直径设为0.02 mm。为确保仿真效果更加真实，同时考虑气泡破碎与聚集，破碎与聚集模型均选择Luo模型，表面张力设为0.07 mN/m，其余保持默认设置。泡沫发生器依靠叶片旋转发泡，故考虑滑移壁面，设置y轴为旋转主轴，添加转速为621.61 r/min。为了更好的观察叶片搅拌效果，将入口设置为速度入口，速度设为2 m/s，出口为压力出口，设为大气压，时间子步设置为10−4。
3.3 仿真结果分析
3.3.1 混合相迹线分布
3种安装角度叶片的混合相迹线分布图如图9所示。由图9可知，气液两相进入发泡装置后，在搅拌叶片作用下形成高速螺旋流场。叶片附近均形成了涡流流场，没有出现叶片空转无法搅拌的情况。对比发现，30°叶片搅拌形成的螺旋流场更多，分布更加均匀，涡流扩散范围也更广；60°叶片搅拌形成的螺旋流场涡流扩散范围最小，螺旋流场最小，流场分散范围也更小，在管壁处存在少量层流，说明在管壁处并未形成有效气液混合，气液混合效果最差。45°叶片搅拌效果优于60°叶片，但弱于30°叶片。
3.3.2 流体域湍流强度分布
湍流强度是检测流体运动状态的重要物理量。对于泡沫发生器，湍流强度越大，意味着气液混合效果更好，有利于发泡。
3种安装角度叶片的流体域湍流强度分布云图如图10所示。由图10可知，3种叶片都具有一定的搅拌效果，流体进入后湍流强度得到了提高。对比3种叶片的流体域湍流度分布云图可知，30°叶片的湍流强度比其他两种叶片更大，并且随着搅拌叶片级数不断增加，湍流强度并未发生减弱的情况。45°叶片的整体湍流强度相较于30°叶片较弱，在第一级叶片处湍流强度最小，随着叶片逐级增加，湍流强度逐级升高。分析认为，由于在发泡初段，气液混合物高速运动，45°叶片迎风面较小，无法在第一级叶片处对气液两相形成有效阻拦，大部分气液混合物快速通过第一级叶片，这一过程中并未进行有效搅拌。在气液混合物继续前进时，第二级以后的多级叶片对气液混合物形成多重阻碍，其速度逐渐降低，叶片的有效搅拌以及剪切破碎效果也逐渐提升，湍流强度也逐渐增大。60°叶片湍流强度最弱，形成的湍流范围最小，气液混合效果最差。
3.3.3 同一时刻截面处气体体积分布
同一时刻不同安装角度叶片流体域截面处的气体体积分布云图如图11所示，30°叶片在整个叶片范围内，气相分布范围也最广，气液混合更加均匀，搅拌效果最好；60°叶片的整个叶片范围内气相分布最低，仅在叶片中心范围内有高速流体分布，在叶片外部范围，气液混合物未得到有效搅拌，搅拌效率相对于其他2种叶片更低。
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图 11 同一时刻叶片截面处气体体积分布云图Figure 11. Nephogram of velocity distribution at blade cross-section at the same time3.3.4 气泡粒径分布
3种安装角度叶片搅拌产生的气泡粒径分布直方图如图12所示。由图12可知，30°叶片的气泡粒径主要集中在1.61~1.81 mm，体积分数达到了约40%，气泡粒径1.92~2.02 mm体积分数约为25.1%， 1.92 mm以下气泡体积分数达到了75%。45°叶片的气泡粒径主要集中在1.91~2.01 mm，体积分数达到了28%，1.81~1.91 mm的气泡体积分数约为19.5%，比30°叶片体积分数低；60°叶片搅拌产生的气泡粒径主要集中在1.92~2.02 mm，体积分数达到了30%，说明60°叶片搅拌后形成的泡沫大多为大气泡，搅拌效果最差。
综上所述， 30°叶片搅拌效果最好，气液混合效果以及混合效率更高，故选择叶片安装角度为30°。
4 结 论
(1)设计并优化了适用于松软煤层瓦斯抽采孔的空气螺杆泡沫钻进工艺泡沫发生器，该新型风动式装置结构简单，仿真验证其搅拌发泡效果佳。此研究为松软煤层瓦斯抽采钻孔工艺应用奠定了基础，为解决成孔难题提供了新策略。
(2)基于螺旋式泡沫发生器，增设空气动能转化装置，结合螺旋式发泡结构和涡轮式发泡结构优势，设计了松软煤层瓦斯抽采孔空气螺杆泡沫钻进工艺用的泡沫发生器。采用数值仿真分析方法，分析空气动能转化装置设计合理性，并采用群体平衡模型(PBM)对30°、45°及60°三种不同安装角度叶片的搅拌效果进行对比分析，优选涡轮搅拌段叶片最佳安装角度。
(3)风动式泡沫发生器在螺旋式基础上增加了空气动能转化与涡轮搅拌装置，显著提升了气液混合与发泡效率。其叶片转速快，搅拌优异，结构简化易维护，仿真验证其性能优于孔隙及涡轮式。空气动能装置设计合理，确保气体顺畅混合。在0.8 MPa气压下，主轴转速高达621.61 r/min 。通过多相流与PBM模型仿真，发现30°安装角的叶片搅拌效率最佳，气液混合效果最佳。
(4)设计的风动泡沫发生器，进行了数值仿真分析搅拌效果理论研究，未实际加工制造未进行现场试验，因此，后续研究中有必要对风动式泡沫发生器进行加工制造，并进行煤矿井下现场试验，验证发泡效果，并根据存在的问题，对其结构进一步优化完善。
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图 3 面向工况识别与事故预测的钻进时序数据模型
Fig. 3 Drilling time series data model for condition recognition and accident prediction
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图 5 基于数字孪生的钻探智能服务平台架构
Fig. 5 Architecture of intelligent service platform for drilling based on digital twin
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图 6 基于数字孪生的复杂地层钻进智能平台运行流程
Fig. 6 Operation process of intelligent service platform for complex formation drilling based on digital twin
表 1 参数信息
Table 1 Drilling parameters
数据类型 参数名称 事前数据 井眼位置、深度、井径 实时数据 转速、钻压、泵压、泵量、提升力、钻时 延时数据 钻速、扭矩、钻柱振动、钻井液入口温度、
钻井液出口温度迟到数据 岩性、岩屑粒径、钻头内排磨损分级、
钻头外排磨损分级
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表 2 典型钻进工况的时序数据及特征变化趋势
Table 2 Time series data and characteristic change trend of typical drilling conditions
典型工况 实时数据特征 延时数据特征 迟到数据特征 钻进事故 断钻 钻压突变
泵压下降
转速快扭矩突降 岩性变硬 钻具变形 钻压降低
钻时增大钻柱振动增大 岩屑粒径减小
钻头磨损增大卡钻 泵压增大
提升力增大钻柱振动减弱 岩屑比例降低 埋钻 提升力下降
泵压增大钻柱振动减弱 岩屑粒径变大 烧钻 泵压增大
泵量增大钻井液升温
振动减弱岩性变软
钻头磨损率高钻进质量不足 取心率不足 钻时增大 钻柱振动增大 岩屑减少 钻进速度慢 转速降低
钻压增大钻速降低 钻头磨损率增大
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