钻井过程中钻遇高压地层、天然裂缝、蠕变地层时，可能会发生溢流、井漏及阻卡等井下复杂情况^[1]，导致勘探开发风险升高，成本增加，钻井效率降低。随着井筒物联网、数字化技术趋于成熟，钻井作业获取的数据源更加详实与多样化。同时，人工智能、深度学习等数据挖掘算法不断发展更新，特别是云计算、云边协同等算法环境的支持，使得充分利用多种地面及井下的实时、延时、运行历史等数据的智能预警技术成为可能。若能提前预测井下复杂发生的风险，避免复杂情况进一步恶化，对降低钻井作业风险、降低作业成本、提高钻井效率具有重要作用。

目前，钻井复杂风险的预警主要有物理模型驱动与数据驱动2种方法。其中，以物理模型驱动的钻井风险预警方法，根据钻井设计的基础数据和实时变化的录井数据获得模型计算需要的参数，通过不断迭代求解优化经验参数，来监测钻井作业的关键参数，揭示钻井内部物理规律。这类方法可以在不收集大量复杂案例数据的情况下，监测钻井系统的潜在风险，如国外Sekal公司的预警系统^[2]，通过对比实时计算的多种参数（如钻柱起下速度、转速、开泵速度和排量等）与实测数据之间的趋势和偏差，监测钻井潜在风险，如溢流、井漏、遇阻、卡钻、循环损失、地层垮塌及井眼不稳定等问题，实时监控井眼状况，有助于钻井分析师和工程师避免井下复杂情况的发生；国内也发展了大量物理模型，但仅展示计算结果，并未将其融入预警系统中。另外，模型误差难以避免，计算难度大、复杂程度高、准确度低等^[3]限制了其在实际钻井中的应用^[4]。而以数据驱动的钻井风险预警方法^[5]根据不同类型复杂案例建立学习样本，通过收集邻井复杂案例数据，以模式识别方法（如XGBoost、随机森林、SVM、k-means均值聚类算法^[6]等）识别当前井风险，或根据不同类型风险的参数表征规律，采用数据趋势、机器学习等智能方法（如趋势分析方法^[7]、斜率法、LSTM^[8]、CNN^[9]等）识别井下异常。这类方法通过分析和处理实时数据及历史数据，挖掘井下复杂特征信息，预警井下风险，不需要建立精确的物理模型，但对于缺乏样本的新区块新井段，可能难以应用，同时由于学习样本并没有考虑实际参数的物理特性规律、风险案例的差异性、钻井工况及参数延迟等，可能会使模型泛化性不高，适应性差。以上方法虽然各有优点，但都无法避免单一方法的局限性。因此，如何充分利用邻井历史数据与当前井实时数据，耦合多物理模型与数据驱动模型，集成各类模型与算法的优点，自动感知钻井风险，提前进行风险预警，从而提高钻井效率，实现优快钻井，是智能钻井亟待解决的问题。

数字孪生是一种能够充分利用传感器、运行历史等数据，集成多物理模型、大数据及机器学习的智能仿真技术，孪生体能够作为反映物理实体生命周期全过程的虚拟镜像。该技术最早由M.Grieves提出^[10]，是智能制造、云计算、工业4.0、工业互联网、智慧城市等先进理念的技术与手段，通过监测孪生体与物理实体的偏差，可以提前预警物理实体潜在的井下故障与复杂情况，避免风险情况继续发展。该技术已广泛应用于交通、医疗、制造、智慧城市^[11]、服务、航空航天、石油化工^[12]、故障诊断^[13]等领域，为钻井复杂风险预警提供了新的途径。但国内石油领域尚未引入数字孪生技术^[2]，钻井复杂风险预警领域仍缺乏基于数字孪生技术的预警架构，因此发展并应用数字孪生技术对钻井风险准确预警及时间成本控制极具价值。

为降低钻井作业风险，需要充分发挥数字孪生物理模型与数据融合的技术优势，实现对钻井复杂风险的智能感知与准确识别。笔者基于数字孪生五维模型^[14]，对钻井复杂风险智能预警支撑技术、预警系统架构设计与应用场景进行了研究；依靠物联网“静态+实时”数据集成方法，对地层环境、钻井基础数据和综合录井数据等参数进行了实时采集，以期为数字孪生预警模型提供稳定的数据支撑；设计了钻井过程中不同工况下的孪生体“更新+优化”智能感知方法，在虚拟空间中构建钻井过程全工况的数字孪生模型，实现对钻井过程的精准映射。钻井复杂风险数字孪生智能预警系统通过不断更新优化镜像计算数据与深度学习预测数据，结合构建的多模态“物理模型+数据驱动模型”融合预警方法和孪生体“识别+反演”智能诊断方法，实现了对钻井风险精准预警与有效识别。

1.   钻井复杂风险数字孪生智能预警支撑技术

钻井复杂风险数字孪生智能预警支撑技术包含微服务“静态+实时”数据集成、孪生体“更新+优化”智能感知、多模态“模型+数据”融合预警、孪生体“识别+反演”智能诊断等4项技术。

1.1   微服务“静态+实时”数据集成技术

微服务“静态+实时”数据集成属于数字孪生五维模型的“连接”功能，为数据流动和及时反馈构建快速稳定的交互通道，对充分集成大量、有效的数据以及各项孪生模型的稳定运行具有重要作用。但在钻井实时预警过程中，物理模型与智能预测模型都依托邻井的静态成果数据、当前的钻井设计数据以及动态的钻井实时数据进行模拟和分析，由于非结构化原因，数字孪生的物理模型和智能模型往往很难直接使用这些数据，造成数据资源浪费。而微服务化的“静态+实时”数据集成技术可以消除新的数据孤岛，使所有数据有效结合。通过将结构化数据、非结构化数据按需分成若干数据集，可以按井号和时间查找对应数据，如井身结构、井眼轨迹、钻具组合、钻遇断层、地层压力、岩屑描述、油气显示综合解释、气测后效等，并以数据集形式提供给模型，从而解决模型与数据间集成难、一致性差的问题。

此外，钻井数字孪生智能预警系统还存在运算模型多、模型复杂程度高等问题，若某一模型出现错误，发生无限迭代或循环，容易使整个系统崩溃，会极大增加运维成本。而微服务是一种服务端的架构模式，每个服务都运行在独立进程中，并与轻量级机制（通常以HTTP、RPC调用资源API方式出现）进行通信，可协同不同的编程语言进行系统集成，并使用不同的数据存储技术，避免局部出错导致系统整体崩溃。通过在云端平台集成、部署、发布，利用微服务“静态+实时”数据集成方法，能够实现历史数据、规则数据与常用算法及模型的充分连接，为数字孪生预警系统提供稳定的双向交互通道，为后续的孪生模型运行及优化奠定基础。微服务“静态+实时”数据集成技术的总体架构如图1所示。

图  1  微服务“静态+实时”数据集成技术总体架构

Figure  1.  Overall architecture of microservices “static + real-time” data integration technology

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1.2   孪生体“更新+优化”智能感知技术

利用孪生体“更新+优化”智能感知技术，构建能够反映物理实体生命周期全过程的虚拟镜像，是数字孪生技术的关键。该技术服务于数字孪生五维模型的“虚拟实体”，通过不断更新物理模型和数据驱动模型的参数，降低模型计算和预测数据与实测数据的误差，能够使虚拟实体（孪生体）更接近于真实运行状态的物理实体，并为监测和识别物理实体的异常状态提供准确全面的“孪生数据”。

孪生体“更新+优化”智能感知技术包括物理模型和数据驱动模型^[15–18]。物理模型主要仿真物理实体在物理规则下的参数变化，能够对研究问题的整体进行考虑，以具体的机理模型或相关的规则描述物理实体的运动特性，钻井物理模型的孪生计算涉及流体力学、岩石力学、管柱力学等，需要耦合多物理场进行建模，才能提高模型的计算精度。精确的物理模型能够模拟预测物理实体参数的趋势，但受限于井下未知的物理条件（如井径变化、地质层位变化等），难以避免计算误差。而数据驱动方法主要以数据构建模型，根据不同的预测，识别目标，筛选主要相关参数，通过统计分析方法及深度学习算法驱动，可以挖掘历史数据的特征以及根据当前数据预测未来数据变化，能够基于当前物理实体状态预测下一阶段物理实体的参数。该方法不需要清楚模型内部的结构，不分析物理实体的运行机理，只是通过分析大量的系统观测数据、状态数据之间的关联关系，生成对应的经验模型，模型精度高度依赖于数据规模和质量。因此，物理模型需要参考数据驱动模型的预测结果及实测数据，对模型内部参数进行更新优化，降低与实际数据的计算误差；数据驱动模型则需要参考物理模型的参数变化趋势辅助识别物理实体运行状态的异常，通过同时更新，优化物理模型与数据模型，为物理模型与数据驱动模型的多物理量、多尺度交叉融合提供基础，为孪生体融合预警提供准确的信息源，才能智能感知物理实体的运行状态。

可更新孪生体物理计算模型，针对的是能够实时测量的井下参数。孪生体在进行计算前，需要对实时数据进行滤波，以保证计算系统的稳定，避免因大力拉拔、开泵关泵、开关转盘等操作导致的数据波动，影响计算结果。通过收集钻井静态设计数据和实时数据，对物理模型进行赋值并计算，并将模型计算结果与实际监测参数进行对比得到差值。若系统运行稳定，井下条件未发生改变，差值幅度应稳定在极小的范围内；当超过系统稳定运行时的差值幅度，则井下可能出现风险。

孪生体的经验物理模型，针对的是无法测量的井下参数，根据地面试验及专家经验建立的经验物理模型，对井下参数进行模拟分析。该方法需要先获取邻近地层地质参数及经验参数等，并对当前物理模型参数进行合理预设才能够进行计算。该计算结果无法测量，只能通过其他状态参量进行对比分析，若计算结果超出预定安全范围，则井下可能出现风险。

可更新孪生体预测模型，针对所预测的目标可以被物理实体监测并获取到实时数据和延时数据，根据当前物理实体的运行状态、阶段性的数据变化，实现对预测目标的分类和预测。该模型通过对实时数据的挖掘以及特征分析，利用人工智能算法、集成学习、迁移学习等得到物理实体运行状态的参数预测值，结合实际值与预测值的差值幅度进行风险诊断。

孪生体数据挖掘模型，针对所预测的目标不能被物理实体实时测量，通过收集历史成果数据以及历史实时状态数据，或结合物理模型计算结果，建立输入变量，可观察变量与预期输出变量的深度学习模型，并将训练好的智能模型应用于当前物理实体，实现对目标的预测（如随钻岩性识别、地层压力预测、盐膏层识别等）。与孪生体的经验物理模型不同，该结果可以被后续采集的数据验证，若结果偏差较大，可以选定当前井作为学习样本，对预测模型进行参数更新，孪生体数据挖掘模型同时还兼顾当前实时数据规律的识别，辅助下一阶段的钻井风险预警。

可更新孪生体物理计算模型、经验物理模型、可更新孪生体预测模型及数据挖掘模型是钻井复杂风险数字孪生智能预警的核心引擎，通过以上4种模型对物理实体运动过程中的参数进行预测、仿真、模拟（技术流程如图2所示），实现对物理实体在钻井全过程中的精准映射，从而达到以虚映实，为“模型+数据”方法的融合预警提供准确的、丰富的实时信息。

图  2  孪生体“更新+优化”智能感知技术流程

Figure  2.  Workflow of digital twins “update + optimization” intelligent perception technology

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1.3   多模态“模型+数据”融合预警技术

多模态“模型+数据”融合预警属于数字孪生五维模型的“服务”范畴，主要对虚拟实体所产生的“孪生数据”提供关联、挖掘与融合等服务^[17，19]。通过充分利用邻井钻井历史数据、地质数据，以及当前井的静态设计数据、实时运行数据、声波数据、测井成像等多种模态数据，融合物理模型和数据驱动模型对井下地质条件、工程参数及设备状态的感知结果，并对照专家经验库、知识库、设备故障等风险类型判断规则进行综合的知识推理和故障诊断，实现对井下异常状态的识别与预警，是钻井复杂风险预警系统的核心。

物理模型驱动方法和数据驱动方法是研究工程系统的2大方法论^[17]。数据驱动方法能够将数据样本转化为当前正常状态的经验模型，推理数据的变化趋势。而模型驱动方法通常以机理模型或知识规则的形式展现，根据当前正常状态的物理参数推理实测值变化，借助孪生体“更新+优化”智能感知技术，以实际数据和数据驱动的经验预测数据，修正物理模型，以物理模型计算的数据规律辅助数据驱动模型识别参数表征规律，使2大核心方法达到经验与机理互补的效果。当物理模型和数据模型逐渐与实际数据呈现近似一致的数据规律时，才能对实际数据进行预警监测。若实际监测值与这2种模型出现差异时，就需要基于专家经验、知识库等进行知识推理，或设置对应复杂风险模型对表征参数进行正向模拟，通过比较实测参数与复杂风险模拟曲线的相似程度，对井下复杂情况提前进行预警。

多模态“模型+数据”融合预警技术主要通过决策树、随机森林、贝叶斯算法等分析数据的变化趋势、物理模型、数据模型与实测的差异，以及物理模型和数据模型提供的预测参数^[20–21]，实现钻井风险的预警（部分判定规则见表1^[1]），并按参数的响应时间预警钻井风险。若未预警，用实时数据更新数据驱动模型和物理模型的内部计算参数，更新正常工况学习样本，以适应当前地质环境与钻井条件，提升孪生模型仿真作业参数的精度，降低预警误报率，实现数字孪生体的自我学习、自我更新。

表  1  复杂风险预警参数表征规律

Table  1.  Characterization laws of early warning parameters for complex risks

风险类型	实测参数表征规律	实时计算参数	实时预测参数
溢流	钻时变短悬重降低 总池液面逐渐升高 出口流量逐渐升高 立压逐渐降低然后升高 气测全烃逐渐升高	实测立压小于计算立压 井底压力小于孔隙压力	实测立压小于预测立压 高压地层识别
井漏	总池液面逐渐降低 出口流量逐渐降低 立压逐渐降低	实测立压小于计算立压 井底压力大于漏失压力	实测立压小于预测立压 井漏曲线案例推理识别
井塌卡钻	立压突然升高 扭矩逐渐或突然升高 钻时突然增大	实测立压大于计算立压 实测扭矩大于计算扭矩	实测立压大于预测立压 易塌地层识别
压差卡钻	立压不变 扭矩逐渐升高 起钻悬重升高 下钻悬重降低	实测起钻悬重大于计算起钻悬重 实测下钻悬重小于计算下钻悬重	实测起钻悬重大于预测起钻悬重 实测下钻悬重小于预测下钻悬重

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1.4   孪生体“识别+反演”智能诊断技术

孪生体“识别+反演”智能诊断同属于数字孪生五维模型的“服务”范畴，同时也是孪生体的案例收集系统。该技术可以识别当前井、历史井的风险案例，并将风险类型、预测的地质参数及风险发生前后的实时数据提取出来作为后续识别模型的案例样本，能够充分利用以往的数据经验服务于当前的钻井风险类型识别。该技术可避免凭人工经验确定风险类型，能够更科学地确定复杂风险的类型，提高井下风险类型识别的准确率，有助于丰富各种类型的风险案例及孪生体的学习与识别，也可避免大量案例数据的浪费。

孪生体通过风险类型识别模型、风险规则库、知识库、钻井日志及获取风险发生前后的实时数据，实现对风险类型的识别。孪生体反演模型则根据确定的类型进一步对参数进行反演，根据井下风险的模拟曲线与实测数据的差值幅度，逐阶段调整预设的地质参数模型，以逼近实际风险表征曲线，直至近似一致，从而实现参数反演，有助于后续风险处理措施的制定，如根据裂缝宽度反演进行堵漏设计，根据地层压力反演进行溢流压井设计等。

2.   钻井复杂风险数字孪生预警架构设计

2.1   钻井复杂风险数字孪生预警系统的整体架构

基于数字孪生五维模型、4项预警支撑技术，构建了基于数字孪生技术的钻井复杂风险智能预警架构，如图3所示。系统可划分为物理设备层、虚拟实体层、孪生体数据层、孪生体算法模型层及孪生体预警服务层。通过孪生体数据层、孪生体算法模型层智能感知井下变化情况，并根据实际测量数据不断交互反馈，实时调整预测、计算、仿真模型的内部参数，不断优化演进数字孪生驱动模型，通过融合数据驱动、模型驱动与实际参数的偏差情况，预测结果及实际数据变化趋势进行知识推理，实现对井下风险的智能预警与类型识别。

图  3  钻井复杂风险数字孪生智能预警系统的架构

Figure  3.  Architecture of the digital twin intelligent early warning system for complex drilling risks

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1）物理设备层。该层主要包括当前钻井物理实体在钻井过程中涉及的物理设备，如钻具组合、钻井液、旋转导向系统、LWD、套管及钻头等，还包括综合录井仪、井下有线测量传输装置、随钻测量无线传感器等功能部件。当更换钻井设备工具、改变作业状态时，能够及时反馈给孪生体数据层，保证传递数据的实时性、可靠性。

2）虚拟实体层。该层主要根据孪生体数据层提供的物理设备层信息，在系统内抽象出相应的地质条件、流体环境、钻井井筒及钻柱运动状态，达到与物理实体近似一致的效果，为孪生体算法模型层提供准确的模型参数和合理的物理边界参数。

3）孪生体数据层。该层借助数据微服务技术，采集钻井设计的静态数据、钻井全过程实时动态数据，邻井地质、复杂案例等非结构化成果数据，以及孪生体驱动算法产生的孪生数据，通过获取实时数据，协助虚拟实体层实时更新和仿真钻井作业情况。

4）孪生体算法模型层。该层主要包括孪生体“更新+优化”智能感知技术的4类模型，通过模型计算与算法预测，智能感知井下地质条件改变、工程数据异常等，为孪生体数据层提供孪生数据，同时实时接收孪生体数据层反馈与实际的偏差情况，并根据偏差不断优化模型内部参数，保证架构具有自我优化、更新的能力。

5）孪生体预警服务层。该层主要根据孪生数据、实时数据，按照起钻、下钻、钻进、划眼等不同工况，通过风险知识库、案例库、规则库、专家经验等进行综合判断，根据参数不同响应时间对溢流、井漏、卡钻以及设备异常等进行实时诊断，实现深部复杂地层的智能预警与类型识别。

2.2   钻井复杂风险数字孪生预警系统的运行过程

2.2.1   虚拟井筒构建与实时更新

利用微服务“静态+实时”数据集成技术，由孪生体数据层获取物理设备层中的钻井基础数据、综合录井数据、井眼轨迹、风险案例、邻井钻遇地层的层位与岩性等。随着钻具组合下入、动力钻具更换、钻井液密度调整和井眼轨迹更新，由虚拟实体层实时获取以上数据的变化情况，并不断更新虚拟井筒数据，通过数据接口传递到孪生体数据层，再通过孪生体数据层传递到钻井复杂风险智能预警数字孪生系统，确保虚拟实体层为孪生体算法模型层提供准确的孪生计算环境。同时，利用VUE等前端展示技术，实时可视化显示钻井动态过程。

2.2.2   钻井过程动态更新与映射

孪生体算法模型层通过获取虚拟实体层的状态参数，利用孪生体“更新+优化”智能感知技术，根据不同钻井工况对随钻参数、地质参数进行计算和预测。其中，可更新孪生体物理计算模型对应实时立管压力、扭矩、悬重、钻速等计算模型；孪生体的经验物理模型对应管柱侧向力、岩屑床厚度、井筒温度、井眼轨迹预测、防碰扫描、可钻性级值、机械比能等模型；可更新孪生体预测模型对应钻进实时立管压力、扭矩、悬重等深度学习预测模型；孪生体数据挖掘模型对应岩性模式识别、高压地层识别、溢流案例识别、井漏案例识别^[22]、卡钻案例识别等识别模型。通过以上算法模型，可实现孪生体对钻井过程中的岩性层位、地质环境、工程参数变化规律的智能感知与识别，为融合预警和知识推理提供充分的实时信息，同时孪生体数据层也将实测数据实时反馈给可更新孪生体物理计算模型与可更新孪生体预测模型，减小与实测数据的差异，使孪生体算法模型层不断自我更新与优化，实现钻井全过程动态映射。

2.2.3   钻井风险智能预警与识别

孪生体数据层向孪生体预警服务层提供“模型+数据”多源数据信息，根据测量参数对复杂类型的不同响应时间进行智能知识推理，实现3个阶段的多源信息融合预警。第一阶段预警，主要识别数字孪生体与实际物理实体出现工程作业参数的偏差，预测钻进地层层位的变化；第二阶段预警，标志着工程作业参数偏差出现复杂风险类似表征规律，以及复杂风险孪生模型模拟的参数规律与实测近似，如多相流模拟气侵模型、裂缝漏失模型模拟的总池液面高度、出口流量或立管压力曲线与实测数据一致；第三阶段预警，表示已出现明显风险表征规律，地面参数达到风险阈值。若未出现风险，则更新物理与数据模型，以适应当前钻井状态，减小模型与实际测量值的偏差；若出现风险，则识别风险类型、反演地质参数，辅助制定处理风险的措施（堵漏、压井、解卡），并将风险类型和反演的地质参数存入风险知识库、案例库等。处理完风险后，系统重新建立模型并进行参数仿真，当与实际数据趋于一致时，重新开始风险监测。钻井复杂风险数字孪生智能预警系统的运行过程如图4所示。

图  4  钻井复杂风险数字孪生智能预警系统的运行过程

Figure  4.  Operation process of the digital twin intelligent early warning system for complex drilling risks

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3.   钻井复杂风险数字孪生智能预警系统应用场景

3.1   井下复杂风险钻前模拟

钻井复杂风险数字孪生智能预警钻前模拟，在构建虚拟井筒阶段即可提示设计可能存在的风险层位。根据钻井基础数据、邻井风险提示以及融合区块历史邻井数据等，采用智能算法模拟地质、工程等钻机工作环境，并在模拟介质中构建映射真实井筒的虚拟井筒以及工作设备、地质环境等，按照给定的钻井液密度、钻压、扭矩模拟钻进，通过孪生体物理计算模型给出钻井设计可能遭遇的风险层位。从地质−工程一体化角度出发，在数字场景内模拟所有可能的钻井风险，降低钻井作业试错成本。通过钻前井下风险智能预测技术，优化钻井施工方案，在钻前设计阶段实现潜在风险规避。

3.2   井下复杂风险钻中监测

基于4项支撑技术、数字孪生预警5层架构，构建完备的钻井复杂风险数字孪生预警系统，在钻中监测并实现提前预警风险。通过实时连接钻井过程中的地面、井下多模态实时数据，利用“模型+数据”双向迭代优化，自我感知、自我更新，实现对钻井复杂风险的融合预警及智能诊断。同时，能够及时提醒井队风险出现时间、风险类型、工况、钻井深度、钻头位置等；能够通过表征规律曲线快速分析风险类型并反演地层参数，指导后续风险处理方案的制定，最大限度地缩短钻井作业时间，降低钻井成本和风险复杂程度。

3.3   井下复杂风险钻后分析

钻后分析阶段，钻井复杂数字孪生智能预警系统能够提供完整清晰的风险发生原因和报告，能够对钻进过程中的风险进行回放，指出工程操作、钻井设计、地质设计等可能对风险造成的诱因，掌握区块复杂风险情况，优化区块钻井设计。通过钻井复杂风险数字孪生预警系统，对单井的完整监测以及钻后分析，总结钻井过程中误判和漏判风险的原因；并根据单井误判、漏判的实时数据和历史数据，逐步、逐过程推断误判原因。不断更新完善数字孪生4类“模型+数据”驱动模型，总结产生系统误差的原因，并将新的漏判案例存入风险案例库，通过裂缝漏失、溢流多相流模拟、井筒呼吸效应及不同类型卡钻类型模拟，进一步深度剖析漏判风险，持续提升钻井数字孪生系统对井下风险的预警能力。

4.   结论与建议

1）为了充分发挥数字孪生在钻井复杂风险预警领域的技术优势，提出了4项钻井复杂数字孪生预警系统支撑技术，应用微服务化的“静态+实时”数据集成方法，采用以虚映实的“模型+数据”双驱动模型，为孪生体与钻井实体之间的双向映射、更新优化、多源信息融合预警及复杂类型智能识别奠定了基础，有助于集成物理模型与数据驱动模型的各自优点，实现自动感知钻井风险。

2）围绕数字孪生物理模型和数据驱动模型的耦合机制与运行过程，设计了钻井复杂数字孪生智能预警系统的架构，通过物理设备层、虚拟实体层、孪生体数据层、孪生体算法模型层以及孪生体预警服务层的层层互联、交互反馈，支持系统实现虚拟井筒构建与实时更新、钻井过程动态更新与映射以及复杂风险智能预警与识别，为钻井复杂风险数字孪生预警系统的开发提供了路线。

3）分析了钻井复杂数字孪生智能预警技术的3种落地应用场景，为钻井智能预警监测技术提供了新的方式和途径，展现了数字孪生在钻井复杂智能预警方向的应用前景。

4）建议加强孪生体物理模型、数据驱动模型与实时测量数据间的交互反馈机制设计，进一步提高物理模型与数据模型的算法精度，助力智能钻井技术的发展。