Os métodos tradicionais de estudo de reservatórios de óleo e gás geralmente dependem da divisão de trabalho entre diferentes áreas especializadas, avançando na pesquisa e desenvolvimento de forma sequencial. No entanto, esse modelo dificulta a colaboração eficiente entre as etapas e apresenta limitações na otimização do benefício geral. Para resolver esse problema, o estudo propõe um sistema digital gêmeo inteligente para reservatórios de gás que integra quatro tecnologias principais: adaptação de algoritmos de inteligência artificial, pré-processamento de dados, aplicação de análise de dados e atualização automática do modelo para previsão, com o objetivo de construir uma plataforma integrada que reúna colaboração multidisciplinar, uso eficiente de dados e otimização dinâmica de previsões. O estudo demonstra que, devido às características multidimensionais, heterogêneas e de alto ruído dos dados durante os processos de exploração e desenvolvimento, o sistema adota uma solução integrada de pré-processamento de dados que inclui tratamento de valores atípicos, preenchimento de valores ausentes, transformação de dados, análise estatística e avaliação de qualidade, garantindo a precisão e confiabilidade dos dados; por meio de algoritmos de inteligência artificial encapsulados como floresta aleatória e gradient boosting, o sistema pode construir o melhor modelo de regressão entre múltiplos parâmetros e a capacidade do reservatório, focando em resolver três problemas principais: análise de produção, análise de fraturamento e previsão de "sweet spots", aumentando a precisão da previsão de produção, otimizando os parâmetros de fraturamento e identificando eficazmente as áreas de "sweet spots". Além disso, o sistema utiliza um motor de modelagem automática para atualizar dinamicamente os modelos estrutural, de fase e de propriedades do reservatório, e junto com um motor simulador realiza simulações em tempo real, monitoramento e previsão, garantindo a adaptabilidade e precisão do modelo durante o desenvolvimento do reservatório. Com o auxílio da tecnologia de gêmeos digitais, foi construído um modelo virtual no espaço virtual que é idêntico à entidade física do reservatório, possibilitando a análise, previsão e gestão otimizada do ciclo de vida completo do reservatório. Os resultados do estudo fornecem um forte suporte teórico e técnico para promover a gestão de reservatórios rumo à inteligência, precisão e alta eficiência.

reservatório; exploração e desenvolvimento; inteligência artificial; gêmeo digital; plataforma integrada