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該技術方案率先應用于泥漿泵核心部件，可預判高達 88% 的液缸故障，泥漿泵 8 類非生產時效（Code-8 NPT）削減 75%

鉆井設備維保現存難題與智能化改造契機
 
鉆井行業始終追求提速鉆進，同時適配日趨復雜的井身結構，這一發展趨勢持續將鉆機設備推向運行極限。在2026年國際鉆井承包商協會/國際石油工程師協會（IADC/SPE）國際鉆井大會暨展覽會上，哈里伯頓-佩恩公司展示了頂驅系統負荷持續攀升的現狀，精準鉆井公司則披露泥漿泵8類停機時效逐年上漲的行業趨勢。設備故障不僅帶來停工風險，還會加大維保工作量與運維成本，是行業長期面臨的痛點。
 
現代技術為緩解上述難題提供了解決思路：行業維保模式正從固定周期維保轉向狀態維保，預防性維保逐步升級為預測性維保。但鉆井行業存在其他多數行業不曾遭遇的技術難點：制造業等領域的設備大多在穩定、恒定載荷工況下運行，而鉆井設備受地層條件影響，載荷動態波動、工況持續變化。換言之，鉆井設備的運行環境遠比其他行業設備復雜多變，因此適用于其他行業的傳統狀態維保方案，在鉆井領域收效有限。
 
自2023年1月起，普雷申特設備公司與精準鉆井公司聯合研發專為鉆井設備打造的資產健康管理系統。目前該系統已在美國、加拿大、中東地區120余臺鉆機落地，實現對泥漿泵、頂驅、發動機、泥漿循環系統、貓道、儲能電池的實時監測。依托這套系統，精準鉆井旗下鉆機車隊非生產時效降低 50%~70%，維保成本實現大幅縮減。本文將詳細介紹這套定制化技術體系：其專為攻克鉆井設備維保難題設計，可同步減少停機時長與運維開支，同時為現場作業、遠程管控乃至供應鏈管理提供技術支撐。
 
圖1 泥漿泵三維示意圖，圓圈標注振動傳感器布設點位；紅色圓圈代表異常隱患點位。
 
 
見效顯著、落地門檻低的優先改造方向
 
 
項目攻關優先從泥漿泵切入。為何選擇泥漿泵，而非頂驅等其他設備？這是經過審慎考量后的決定，主要有三點原因。
 
第一，泥漿泵配件（尤其是液缸易損件）故障頻次遠高于頂驅配件。陸上鉆井承包商平均半年才會出現一次頂驅故障，但泥漿泵液缸幾乎每周都要更換。海量故障樣本便于驗證系統效果，還能依托故障數據持續迭代優化算法。
第二，泥漿泵雖不是造成非生產時效最高的設備，卻是運維成本占比最高的設備。大型鉆井企業每年僅泥漿泵液缸配件更換就要耗資數百萬美元，優化空間帶來的經濟效益十分可觀。
 
第三，泥漿泵配件更換頻次高，現場人員需要每日借助系統監測泵體運行狀態，更容易建立對這套數字化方案的信任，使其融入日常作業流程。反之，如果先從頂驅切入，因頂驅故障極少發生，現場人員很難持續關注系統，技術落地推廣難度大幅提升。而先落地泥漿泵監測模塊、建立使用信任后，后續可在同一套平臺內新增頂驅監測功能，該公司也正是采用了這套分步落地思路。
 
這套落地方法論，也為數字化系統推廣給出兩項核心參考原則：其一，優先選擇影響大、易落地的改造靶點。即便某類問題帶來的損失巨大，若技術攻克難度過高，也不宜作為首期目標；其二，當下各類數字化工具繁多，一線人員接受門檻高，項目立項之初必須同步評估技術實現難度與現場落地推廣風險。
 
精準鉆井公司在泥漿泵液缸、動力端關鍵點位布設振動傳感器，但初期團隊發現故障預測結果準確率不穩定。企業隨即與專注數據處理與智能分析的普雷申特設備公司合作排查根源，最終確定問題根源在于鉆井設備載荷動態持續變化。
傳統預測性維保僅依靠傳感器閾值判斷異常：例如設備正常運行時振動數值穩定在5毫米/秒，若持續攀升至10毫米/秒，則判定存在故障隱患。市面上成熟的預測算法雖分為物理機理模型、人工智能模型兩大類，復雜度各有差異，但核心邏輯均是單一傳感數據閾值判定。
 
這套邏輯完全不適用于鉆井設備。鉆井工況動態波動會直接干擾傳感器讀數：當立管壓力由 2000磅/平方英寸提升至4000磅/平方英寸，壓力負荷變化會直接導致液缸處振動讀數從5毫米/秒上升至10毫米/秒。也就是說，傳感數值波動既可能源于設備損壞，也可能只是正常載荷變化，僅依靠振動傳感器無法區分兩類情況。
 
解決該難題的核心思路是：將設備實時運行工況參數納入異常預測模型。針對泥漿泵監測，除振動數據外，系統同步引入立管壓力、泵沖、鉆井液排量、泥漿總量等多維度參數。但多參數融合又帶來新難題：參數數量大幅增加會顯著提升模型復雜度。精準鉆井的泥漿泵智能模型共納入30余項工況參數，參數組合可能性高達10的43次方，人工根本無法篩選最優匹配方案。
 
此時數據驅動智能算法發揮關鍵作用。項目采用遺傳優化算法處理海量參數尋優，該算法專門用于超高維度參數組合優化；雖然算力消耗巨大，高性能計算機單臺泵體模型運算需1.5小時，但系統設置全自動后臺運行機制，每季度為每臺泥漿泵重新迭代、更新最優模型參數。
 
 
圖2 本表展示泥漿泵易損件剩余壽命預測結果，指導現場在配件報廢前提前完成更換。依托人工智能數據分析技術，精準鉆井泥漿泵液缸配件使用壽命平均延長54%。
 
 
雙模型智能維保技術體系與工程應用成效
 
 
目前該模型已在精準鉆井公司車隊300余臺泥漿泵上線運行，可提前預判 88% 的液缸故障。其中液缸模塊故障降幅達 85%，而模塊是液缸中造價最高的部件，此項優化直接實現大額成本節約；泥漿泵8類故障引發的非生產時效降低75%，無計費停工損失減少90%以上。
 
對比未部署這套系統的鉆機，搭載該方案的鉆機機械鉆速提升28%。不難理解，設備工況穩定時，鉆井作業不會頻繁中斷；而容易被忽視的一點是：即便泵體停機未造成統計上的非生產時效，泥漿循環排量也會下降，進而拖累整體鉆井效率，這屬于隱性產能衰減。
 
上文介紹的技術屬于異常預測，是預測性維保的一類手段。該項目驗證，鉆井設備異常預測模型必須納入實時工況參數，才能保障預判精準、落地有效。除此之外，剩余使用壽命（RUL）預測是另一類預測維保技術，可為設備健康管理帶來更多增益。
異常預測僅能提前數小時至數天預警潛在故障，而剩余使用壽命預測可提前數周乃至數月預判配件報廢節點。同時，剩余使用壽命模型能夠完整捕捉設備全生命周期運行特征，相比異常預測模型，對設備工況的研判更加全面透徹。
 
依托物理機理構建的剩余使用壽命模型已在行業應用數十年，S-N疲勞曲線、循環計數、有限元分析等技術均已普及。但鉆井設備磨損機理極為復雜，這類物理模型要么預測精度不足，要么建模耗時極長，且每一類配件都需要單獨搭建專屬模型。
 
以泥漿泵液缸易損件為例：這類配件磨損機理復雜、品類繁多，且極少引發重大安全停機事故，因此盡管每年更換成本高達數百萬美元，行業始終缺少成熟的針對性模型。
 
干擾異常預測的變載荷動態工況問題，同樣制約剩余使用壽命預測。實測數據顯示，同款泥漿泵易損件的使用壽命受鉆井工況影響，短則數百小時、長則數千小時，區間跨度極大。這使得固定周期維保、固定運行時長更換兩種傳統方案均效果不佳。
 
舉例來說，若按照平均運行時長統一更換配件，半數配件會在達到平均時長前提前失效；另一半配件雖能避免故障，但遠未耗盡使用壽命，造成資金浪費。
 
倘若能夠精準預判單臺泵每一個配件的剩余壽命，便可在杜絕突發故障的前提下最大化配件使用周期。這在過去看似難以實現，如今依托先進人工智能模型與高性能算力已經落地。精準鉆井的剩余使用壽命模型當前監測超7000組設備配件，預測精度超90%，即十件配件中有九件的預測壽命與實際壽命誤差控制在±5%以內。
 
人工智能建模方案還有一大優勢：不同品類配件可采用同一套建模流程。物理機理模型受配件外形、磨損規律限制，配件更換就需要從零搭建全新模型；而AI模型適配各類配件，多品類配件可同步完成模型訓練。
 
精準鉆井的剩余使用壽命模型基于Transformer深度學習架構搭建，該架構也是 ChatGPT等大語言模型（LLM）的底層核心，GPT名稱中的字母T即代表 Transformer。
 
與面向文本數據的大語言模型不同，這套剩余壽命模型處理數值工況數據，屬于定制化開發模型，訓練累計整合960億條運行數據，模型參數規模超200萬。 
 
 
圖3 鉆機總覽界面展示全設備運行狀態，操作人員點擊對應卡片即可查看單臺設備詳細工況。
 
人工智能技術存在一項核心短板：由于其完全依靠數據驅動，模型輸出精度高度依賴數據源質量。一旦數據存在誤差或缺失，人工智能給出的分析結果就會出現偏差，因此必須對AI模型的預測準確度開展持續嚴謹的驗證與監控。
 
精準鉆井公司將剩余使用壽命（RUL）模型嵌入鉆機完整作業流程，上線后即可快速產生效益。此前各鉆機易損件消耗差異極大，部分機組出于保守運維，配件消耗量可達其他鉆機的四倍。依托剩余壽命預測模型，現場可精準把控更換節點，在配件臨近報廢時再完成替換；全公司車隊配件平均使用壽命延長50%以上。此舉不僅大幅削減配件采購成本，還能減少作業人員不必要的維保工作量。
 
剩余壽命模型的另一項價值是實現配件質量量化評估。不同油氣盆地鉆井工況差異巨大，行業長期難以橫向對比不同廠商配件的實際品質。例如，二疊紀盆地平均使用壽命1000小時的缸套，是否一定劣于阿薩巴斯卡盆地1200小時的缸套？答案未必，兩地地層與施工條件完全不具備可比性。而基于Transformer架構的模型可對工況差異做歸一化處理，實現配件品質客觀對標。目前精準鉆井已借助該功能，為各油氣盆地篩選適配的高性價比優質配件。
 
精準鉆井將異常預測模型與剩余使用壽命模型整合為一體化設備健康數字孿生平臺，服務覆蓋現場班組、遠程運維中心、設備主管、技術工程師、供應鏈及財務部門。該系統每日處理30億條數據，接入3300臺設備、5000個傳感器測點，實時監測7000余類設備配件，是當前鉆井行業規模最大的同類數字化方案。
落地成效：全車隊非生產時效長期穩定下降 50%~70%，維保總成本降低 38%；泥漿泵液缸模塊故障減少85%，液缸易損件使用壽命延長54%。
 
該項目充分證明：若人工智能解決方案精準直擊行業技術痛點與落地推廣難題，將為企業經營帶來顛覆性提升。